2018 Fiscal Year Annual Research Report
Material Function Estimation Based on Real Space Observation
| Project Area | Discrete Geometric Analysis for Materials Design |
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| Project/Area Number |
17H06469
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
一木 輝久 名古屋大学, 未来社会創造機構, 特任准教授 (40711156)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大関 真之 東北大学, 情報科学研究科, 准教授 (80447549)
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| Project Period (FY) |
2017-06-30 – 2022-03-31
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| Keywords | 統計的推定 / 画像処理 / 機械学習 / マテリアルズ・インフォマティクス / スパース性 / 量子アニーリング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は材料開発をアシストする人工知能を開発すべく、①材料の構造ー機能の相関を抽出する②最適な計測法を提案する③推定を高速・高精度化することである。当該年度は①に対して[1]ナノクラスタの電子線CTデータから３次元像を推定[2]ポリマー添加カーボンナノチューブの構造予測[3]生体分子の動的挙動を高分解能で推定、②に対して[4]放射線のスパース測定から放射線源特定、③に対して[5]最適化問題の新規解法[6]量子アニーリングを応用したCT画像処理を実施した。
[1]は少数データから情報を再構成する研究であり、実験状況に応じた柔軟なデータ処理を行う上で重要な成果である。[2]は材料作成プロセスと材料のミクロな構造をつなぐ架け橋として機械学習を利用したものであり、作成プロセスから構造を推定できることは実験をする上で大きな助けとなる。なお、[2]の研究は本新学術領域公募班（代表：北大 山本准教授）との連携において遂行したものである。[3]は実験的制約から低分解能、低フレームレートで得られた動画データから高精細な画像を再現するものであり、材料全般に求められる動的な挙動の理解に欠かせないツールとなることが期待できる。[4]は限られた位置に置かれた線量計の放射線強度データから放射性物質の空間分布を推定するというものである。[4]に関しては検討段階であるものの、成果が出た暁には福島の放射線源分布特定など社会的インパクトの大きなものになると期待できる。なお[4]は本新学術領域公募班（代表：原研 森主任研究員）との連携による。[5]は統計的推定において中心的な役割を果たす勾配法を高速に収束させるというものであり、従来の並列計算にはないメリットを示した成果である。[6]は[1]のデータ解析を量子コンピュータで行ったというものである。この結果は量子コンピュータの実用的な利用の先駆けと言える。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
「研究実績の概要」で挙げた課題①は概ね計画通りに遂行していることに加え、課題③の研究項目[5]および[6]について予想を超える進展が見られたため、研究は当初の計画以上に進展していると言える。
[5]は本来、ポリマー等の共連続構造を有する物質の界面を理解するために開始した研究であるが、期せずして最適化問題への汎用的なアプローチを示唆するものとなった。計算機を使用して問題を高速に解くには、従来、並列計算が用いられる。従来の並列計算では投入したリソースの数に反比例して計算時間が短縮される。一方、[5]により明らかにされたのは、ある種の確率過程を用いて大域的な最適化問題を解くと、計算リソースに反比例する以上に早く問題を解くことができるということである。これは従来の並列計算にはないメリットを示しており、計算科学全般にパラダイムシフトを起こす成果と言える。
[6]は[1]のデータ解析を量子コンピュータで行ったというものである。量子コンピュータは次世代計算機として期待が高まっているものの、具体的な材料データに対して量子コンピュータを用いた例はなく、量子コンピュータの実用的な利用の先駆けと言えるものである。
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| Strategy for Future Research Activity |
「研究実績の概要」で挙げた課題②は実験方法そのものの提案を狙っているため、理論班と実験班が非常に緊密に連携を取る必要がある。また、理論提案を受けて実験遂行しなければならないため、研究着手から成果が出るまでの期間が長くなる傾向があり、実験シチュエーション及びデータと研究テーマとのマッチングの関係上、具体的な着手が遅れてしまった。そこで、理論と実験の連携は強固に保ちつつも、互いの研究進捗状況が相手の研究進捗に影響を与えることを最小限に抑える策として、理論側からは既存データを用いた提案手法の評価をメインに据え、理論班と実験班が連携を保ちつつも互いに機動性を損なうことなく研究鵜を遂行できる体制を取ることとした。特に2018年度に参加した公募研究班のメンバーとの連携を積極的に進めた結果、放射線測定の問題で研究を進める展望が得られた。放射線測定に関連する問題は計測に関する条件やリソースが厳しいものが多いため、問題解決の暁には波及効果の大きさが期待される。
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