高次元空間自由度のスパース化による反応シミュレーション解析

• Project Area: Initiative for High-Dimensional Data-Driven Science through Deepening of Sparse Modeling
• Project/Area Number: 16H01535
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Review Section: Complex systems
• Research Institution: National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
• Principal Investigator: 安藤 康伸 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 材料・化学領域, 研究員 (00715039)
• Project Period (FY): 2016-04-01 – 2018-03-31
• Project Status: Completed (Fiscal Year 2017)
• Budget Amount: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000); Fiscal Year 2017: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000); Fiscal Year 2016: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
• Keywords: 機械学習 / ニューラルネットワーク / 第一原理計算 / アモルファス / 化学反応 / 計算物理 / 物性理論 / イオン拡散

Outline of Annual Research Achievements

本研究課題では以下の２テーマに取り組んだ。
(1)スパースモデリングによる複雑イオン伝導モデリング手法の開発：第一原理計算の結果をニューラルネットワーク（NN）で学習（補間）することで、高精度な経験的ポテンシャルを作成する手法を利用してアモルファス材料内部のイオン拡散やアモルファス材料の特徴的構造を再現することに成功した。本成果は、課題の特徴に即して従来型の高次元NNを簡素化することで実施されており、計算コストや学習コストを下げることで実現された。またNNポテンシャルを利用することで効率的に金属原子の拡散経路を探索できたり、イオンの拡散係数を第一原理計算の精度を保ちながら見積もることが可能となった。本成果に関連した論文を２報、発表した。
(2)化学反応座標のスパース化による自由エネルギー計算手法の開発：実験的に得られた収率は反応の自由エネルギーと強く関連している。計算シミュレーションで自由エネルギーを直接計算するのではなく、実験収率の結果を「学習」して計算シミュレーションによって得られたパラメータから触媒性能を予測することに成功した。これにより均一系触媒を合成する前にある程度の性能予測が行えるために効率的な実験計画を組むことができると期待される。本成果に関連した論文を１報、発表した。
これらの成果を上げる過程で得た知見は関連研究者より高く評価され、H29年度には８件の招待貢献と１件の解説記事を発表した。これらにより、本研究成果は他研究者から高い注目を受けていると言える。

Research Progress Status

29年度が最終年度であるため、記入しない。

Strategy for Future Research Activity

29年度が最終年度であるため、記入しない。

Research Products

• [Journal Article] Machine Learning Approach for Prediction of Reaction Yield with Simulated Catalyst Parameters (2018)
  • Author(s): Yada Akira、Nagata Kenji、Ando Yasunobu、Matsumura Tarojiro、Ichinoseki Sakina、Sato Kazuhiko
  • Journal Title: Chemistry Letters Volume: 47 Issue: 3 Pages: 284-287
  • DOI: 10.1246/cl.171130
  • NAID: 130006434173
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Cu Diffusion in Amorphous Ta2O5 Studied with a Simplified Neural Network Potential (2017)
  • Author(s): Li Wenwen, Ando Yasunobu, Watanabe Satoshi
  • Journal Title: Journal of the Physical Society of Japan Volume: 86 Issue: 10 Pages: 1040041-7
  • DOI: 10.7566/jpsj.86.104004
  • NAID: 210000134538
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Study of Li atom diffusion in amorphous Li3PO4 with neural network potential (2017)
  • Author(s): Li Wenwen、Ando Yasunobu、Minamitani Emi、Watanabe Satoshi
  • Journal Title: The Journal of Chemical Physics Volume: 147 Issue: 21 Pages: 214106-214106
  • DOI: 10.1063/1.4997242
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] 物質情報処理の高度化のための AI 技術応用研究の動向 (2017)
  • Author(s): 安藤康伸
  • Journal Title: 研究開発リーダー Volume: 12 Pages: 11-15
• [Journal Article] スパースモデリングによるナノデバイスシミュレーション解析 (2017)
  • Author(s): 安藤 康伸, Wenwen Li, 藤掛 壮, 渡邉 聡
  • Journal Title: 電子情報通信学会誌 Volume: 99 Pages: 461-465
  • Peer Reviewed / Acknowledgement Compliant
• [Presentation] 物質データ解析の高度化に向けた機械学習応用研究の動向 (2018)
  • Author(s): 安藤康伸
  • Organizer: 理研 分野横断ワークショップ
  • Invited
• [Presentation] Recent Progress of Material Research with informatics: high-throughput simulation and machine-learning modeling (2017)
  • Author(s): Yasunobu ANDO
  • Organizer: NT17 Satellite symposium CCTN17,
  • Int'l Joint Research / Invited
• [Presentation] 物質情報処理の高度化のための機械学習応用研究の動向 (2017)
  • Author(s): 安藤康伸
  • Organizer: 産業技術総合研究所 人工知能研究センター第 15 回 AI セミナー 「マテリアルズ インフォマティクスと人工知能」
  • Invited
• [Presentation] 機械学習によるスペクトルデータと状態遷移のデータ駆動モデリング (2017)
  • Author(s): 安藤 康伸
  • Organizer: 真空・表面科学合同講演会 データ駆動表面科学研究部会
  • Invited
• [Presentation] 高次元データの自動・高速処理による物質科学研究の進展” (2017)
  • Author(s): 安藤 康伸
  • Organizer: 放射光学会若手有志研究会「マテリアルズインフォマティクスと分光」
  • Invited
• [Presentation] 情報科学は材料科学を効率化できるか? マテリアルズ・インフォマティクスあれこれ (2017)
  • Author(s): 安藤 康伸
  • Organizer: 第 36 回電子材料シンポジウム
  • Invited
• [Presentation] 計算・計測データ解析のための機械学習技術の応用研究 (2017)
  • Author(s): 安藤康伸
  • Organizer: NIMS 第 115 回先端計測オープンセミナー
  • Invited
• [Presentation] 材料開発・物質研究のための機械学習応用研究の動向 (2017)
  • Author(s): 安藤康伸
  • Organizer: ニューガラスフォーラム評価技術研究会 第3回研究会
  • Invited
• [Presentation] 情報科学的手法のマテリアルシミュレーション解析への応用~スペクトル分類と複雑イオ ン拡散経路探査~ (2016)
  • Author(s): 安藤康伸, 藤掛壮, Wenwen Li, 渡邉聡
  • Organizer: 第252回SPring-8セミナー
  • Invited
• [Presentation] Ionic and Electronic conductivity calculations of 100 Perovskite Oxides for SOFC Cathode Materials (2016)
  • Author(s): Jaekyun Hwang, 安藤康伸, 渡邉聡
  • Organizer: The 19th Asian Workshop on First-Principles: El ectronic Structure Calculations (ASIAN-19)
  • Int'l Joint Research