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準結晶における機械学習分子シミュレーション手法の確立とその有限温度物性の解明

Publicly Offered Research

Project AreaHypermaterials: Inovation of materials scinece in hyper space
Project/Area Number 20H05278
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)

Allocation TypeSingle-year Grants
Review Section Science and Engineering
Research InstitutionJapan Atomic Energy Agency

Principal Investigator

永井 佑紀  国立研究開発法人日本原子力研究開発機構, システム計算科学センター, 副主任研究員 (20587026)

Project Period (FY) 2020-04-01 – 2022-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2021)
Budget Amount *help
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2021: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Fiscal Year 2020: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
Keywordsハイパーマテリアル / 自己学習ハイブリッドモンテカルロ法 / 分子シミュレーション / 機械学習 / 準結晶 / 機械学習分子シミュレーション / 超伝導
Outline of Research at the Start

準結晶に対する機械学習分子シミュレーション手法を確立し、準結晶の有限温度物性の解明を目指す。特に、Al-Zn-Mg準結晶における超伝導現象の解明のため、準結晶中のフォノンの温度依存性を調べる。第一原理分子動力学法は時間ステップごとに第一原理計算を行う必要があるため、近似的準結晶ですら計算を行うことは困難であった。本研究では、第一原理分子動力学法と厳密に同じ精度を保証する機械学習分子シミュレーション手法「自己学習ハイブリッドモンテカルロ法(SL-HMC)」を用い、準結晶の有限温度分子シミュレーション法を確立し、ハイパーマテリアルの安定性や有限温度相図を議論する。

Outline of Annual Research Achievements

準結晶あるいはその近似結晶(準結晶に似た結晶構造ではあるが周期的な結晶)を理論的に取り扱うためには、実空間の非一様性をうまく取り入れた計算が必要である。本研究では、準結晶やその近似結晶の物性を計算するために、効率的なシミュレーション手法を開発することが目的である。その為、近年我々が開発している自己学習ハイブリッドモンテカルロ法という手法を用いて、機械学習分子シミュレーションを行うこととした。自己学習ハイブリッドモンテカルロ法では、効率的にニューラルネットワークを作ることができるため、得られたニューラルネットを機械学習分子動力学シミュレーションに用いることで、巨大な系を高速にシミュレーションすることが可能である。そこで、この手法を準結晶およびその近似結晶に対して適用を行った。
具体的には、対象とする物質系として、計画班の木村グループが合成しているAl-Pd-Ruを選んだ。このAl-Pd-Ruは準結晶のほかに、近似レベルが異なる二種類の近似結晶が合成されている。また、理論的にはもう一つの近似結晶の存在が知られている。そこで三種類の近似結晶においてニューラルネットワークの構築を試みた。
構築したニューラルネットワークの妥当性は自己学習ハイブリッドモンテカルロ法によるシミュレーション結果と分子動力学法のシミュレーション結果を比較して評価した。これは、自己学習ハイブリッドモンテカルロ法が元の第一原理計算分子動力学法と同じ精度を持つことを利用するものであり、さらに、別の物質で、通常の固体と同じように比熱がデュロンプティ則に従う系を用意し、比熱を計算し、実験で測定された比熱の温度依存性を定量的に再現することを示した。これらの結果は、ハイパーマテリアルの有限温度物性を調べる上で重要である機械学習分子動力学シミュレーション手法を確立できたことを意味し、今後の新学術領域の発展に寄与するものである。

Research Progress Status

令和3年度が最終年度であるため、記入しない。

Strategy for Future Research Activity

令和3年度が最終年度であるため、記入しない。

Report

(2 results)
  • 2021 Annual Research Report
  • 2020 Annual Research Report
  • Research Products

    (9 results)

All 2023 2022 2021 2020

All Journal Article (4 results) (of which Peer Reviewed: 4 results,  Open Access: 2 results) Presentation (5 results) (of which Int'l Joint Research: 2 results,  Invited: 3 results)

  • [Journal Article] Sparse Modeling Approach for Quasiclassical Theory of Superconductivity2023

    • Author(s)
      Nagai Yuki、Shinaoka Hiroshi
    • Journal Title

      Journal of the Physical Society of Japan

      Volume: 92 Issue: 3 Pages: 1-8

    • DOI

      10.7566/jpsj.92.034703

    • Related Report
      2021 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Intrinsic vortex pinning in superconducting quasicrystals2022

    • Author(s)
      Nagai Yuki
    • Journal Title

      Physical Review B

      Volume: 106 Issue: 6 Pages: 1-10

    • DOI

      10.1103/physrevb.106.064506

    • Related Report
      2021 Annual Research Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Self-learning hybrid Monte Carlo method for isothermal-isobaric ensemble: Application to liquid silica2021

    • Author(s)
      Kobayashi Keita、Nagai Yuki、Itakura Mitsuhiro、Shiga Motoyuki
    • Journal Title

      The Journal of Chemical Physics

      Volume: 155 Issue: 3 Pages: 034106-034106

    • DOI

      10.1063/5.0055341

    • Related Report
      2021 Annual Research Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] N-independent Localized Krylov-Bogoliubov-de Gennes Method: Ultra-fast Numerical Approach to Large-scale Inhomogeneous Superconductors2020

    • Author(s)
      Nagai Yuki
    • Journal Title

      Journal of the Physical Society of Japan

      Volume: 89 Issue: 7 Pages: 074703-074703

    • DOI

      10.7566/jpsj.89.074703

    • NAID

      40022283418

    • Related Report
      2020 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Presentation] 準結晶・近似結晶における異常高温比熱解明への試み; 機械学習分子動力学シミュレーション からのアプローチ2023

    • Author(s)
      永井佑紀
    • Organizer
      新学術領域研究第 9 回領域会議
    • Related Report
      2021 Annual Research Report
  • [Presentation] Localized Krylov-Bogoliubov-de Gennes Method; Ultra-fast numerical approach to large-scale inhomogeneous superconductor2022

    • Author(s)
      Yuki Nagai
    • Organizer
      29th International Conference on Low Temperature Physics (LT29)
    • Related Report
      2021 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 自己学習ハイブリッドモンテカルロ法; 精度保障された機械学習分子シミュレーションと効率的な力場構築2022

    • Author(s)
      永井佑紀
    • Organizer
      令和 3 年度電気化学界面シミュレーションコンソーシアム第 4 回研究
    • Related Report
      2021 Annual Research Report
    • Invited
  • [Presentation] Localized Krylov Bogoliubov-de Gennes method (LK-BdG); Ultra-fast numerical approach for large-scale inhomogeneous superconductors2021

    • Author(s)
      Yuki Nagai
    • Organizer
      34th International Symposium on Superconductivity
    • Related Report
      2021 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research / Invited
  • [Presentation] 自己学習ハイブリッドモンテカルロ法; 精度保証された機械学習分子シミュレーション2021

    • Author(s)
      永井佑紀
    • Organizer
      レア・イベントの計算科学第 4 回ワークショップ「レア・イベント解析とデータ科学」
    • Related Report
      2021 Annual Research Report
    • Invited

URL: 

Published: 2020-04-28   Modified: 2023-12-25  

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