非負値行列因子分解とベイズ最適化の融合による革新的無機材料の開発

• Project/Area Number: 25K15229
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61030:Intelligent informatics-related
• Research Institution: Shiga University
• Principal Investigator: 徳田 陽明 滋賀大学, 教育学系, 教授 (30372551)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 佐藤 健一 滋賀大学, データサイエンス学系, 教授 (30284219)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2028: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000); Fiscal Year 2027: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2026: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2025: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
• Keywords: ガラス物性 / データサイエンス / 非負値行列因子分解 / 熱物性 / 逆問題

Outline of Research at the Start

材料開発におけるマテリアルズ・インフォマティクスの進展は著しく，ビッグデータを用いた研究例が国内外において多数報告されている。材料科学の立場からは，ある物性を示す材料の“候補”を予測することが望ましいが，これは逆問題として知られており一般的に困難とされている。また，複数物性を同時に達成することも重要である。本研究では，非負値行列因子分解とベイズ最適化を融合することにより，この課題を解決する。