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2022 Fiscal Year Annual Research Report

Hypermaterials informatics and the search for hidden orders

Planned Research

Project AreaHypermaterials: Inovation of materials scinece in hyper space
Project/Area Number 19H05820
Research InstitutionThe Institute of Statistical Mathematics

Principal Investigator

吉田 亮  統計数理研究所, データ科学研究系, 教授 (70401263)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 桂 ゆかり  国立研究開発法人物質・材料研究機構, 統合型材料開発・情報基盤部門, 主任研究員 (00553760)
竹森 那由多  大阪大学, 量子情報・量子生命研究センター, 特任准教授(常勤) (10784085)
野澤 和生  鹿児島大学, 理工学域理学系, 准教授 (00448763)
Project Period (FY) 2019-06-28 – 2024-03-31
Keywordsマテリアルズインフォマティクス / 準結晶 / データベース / 電子構造計算 / 機械学習
Outline of Annual Research Achievements

当該年度の達成事項は、以下の通りである。
(1) 準結晶を形成する化学組成を高精度で予測できる統計モデルを構築することに成功した。実証研究では、3個の安定準結晶を発見することに成功した。さらに、混合相の粉末X線回折のスペクトルから準結晶相の有無を判定する機械学習アルゴリズムを開発し、1個の準結晶を発見した。また、Iwayama et al. J Chem Inf Model (2022)では、関係型変数を予測する機械学習の汎用的アルゴリズムを開発した。この手法を用いて、化学組成から熱伝導率と電気抵抗の温度依存性を予測するモデルを開発し、その逆問題を解き、所望の物性を有する準結晶を形成する化学組成を予測した。
(2) 準結晶・近似結晶の各種物性値の温度依存性の図を過去の論文から抜き出して、デジタルデータ化した。
(3) 2次元8回対称タイリングのフォトニック近似結晶の構造を調査した。その結果、タイリングの頂点および正方形の中心にエアーロッドを配置することで、TEギャップが増大することを明らかにするとともに、タイリングのみにエアーロッドを配置した場合には現れないTMギャップが現れることを明らかにした。また、バンド計算にも適用可能である、縮約密度行列の量子状態推定を行う量子アルゴリズムを開発した。また、これまで我々が予言してきた有限重心運動量をもつ準結晶超伝導状態に関連して、超伝導電流を考慮した場合に、一様系では現れない常磁性電流の異常が現れることを明らかにした。
(4) Ag-In-Yb準結晶2回表面におけるペンタセンについて吸着構造の解析を行い、ペンタセンが準結晶特有の原子構造に優先的に吸着していることを明らかにした。Al13Fe4にPtを微量添加した場合の占有サイトを第一原理計算で調べた。また、Pt, Pd, Niを添加した場合の添加原子および周辺原子の電子構造を調べた。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

(1) 機械学習による物質探索は順調に進んでおり、これまでに4個の準結晶と10個の近似結晶を新たに発見した(成果をまとめた論文を投稿)。また、半導体準結晶の化学組成を予測する機械学習のワークフローを構築し、合成候補の組成を絞り込んだ。
(2) 各種物性値の温度依存性のデータセットは、141論文中の386個の図から、1,012試料について収集した。TCR対室温電気抵抗率値は、395個の準結晶・近似結晶、2,220個の熱電材料、89個の金属、62個のアモルファス半導体についてプロットした。準結晶・近似結晶のデータは、典型的な金属領域から典型的な半導体領域のすぐ近くまで、連続的に分布していて、半導体準結晶の探索に使う。
(3) フォトニック近似結晶の近似度を変えた場合のバンド構造の変化や、エアーロッドの半径rや屈折率nの変化に対するTE・TMギャップの調査を行った。また、量子状態推定において縮約密度行列を利用する量子アルゴリズムに関して、1次元少数サイトハバード模型を用いて真の値からの誤差がサンプル数にどのようにスケールするかを示した。さらに、一般の非一様系における超伝導電流の表式を書き下し、8回対称準周期タイリングの場合に、局所反磁性電流が電流保存則を破っており、それを補填するために常磁性電流に異常が現れることを解明した。
(4) ペンタセンの吸着に関しては、第一原理計算により5回表面における吸着構造の特定を進めている。Al13Fe4に関しては、第一原理計算で結晶の劈開をシミュレートし、表面原子構造を調べている。また、Pd, Niの占有サイトの特定を進めている。

Strategy for Future Research Activity

(1) 化学組成から(a)準結晶形成の判別、(b)電気抵抗率、(c)温度係数を予測する三つのモデルを得ることができた。このモデルの逆問題を解くことで、半導体特性を有する準結晶が存在する化学組成を予測できるようになった。今後は実証フェーズを本格化し、半導体準結晶の探索を重点的に推進する。
(2) 組成データからe/aを計算し、タイプ(I相のマッカイ、バーグマン、蔡や、D相)毎の分布を調べる。格子熱伝導率を算出して、傾向を調べる。電気抵抗率以外の各種物性値についても、データの収集を続ける。
(3) 引き続き、フォトニック準結晶のバンド構造を調査し、そのギャップについて議論する。さらに、開発した高次元周期構造を利用したフォトニック準結晶のバンド計算プログラムをGithubで公開する予定である。また、縮約密度行列の量子状態推定に関する量子アルゴリズムの開発も続け、準結晶の実空間基底での超伝導状態を取り扱うための高次縮約密度行列の推定アルゴリズムを開発する予定である。超伝導電流については、ハニカム格子と、最近発見された6回対称タイリングを調査し、類似する回転対称性を持つ構造上でも常磁性電流の振る舞いに違いが出ることを確かめる。
(4) ペンタセンの吸着に関しては2回、5回表面に加えて3回表面についても調べ、Ag-In-Yb準結晶表面上でのペンタセン吸着に関する包括的な理解を目指す一方で、応用面での可能性を模索する。Al13Fe4に関しては、触媒への応用を視野に入れ、高い活性・選択性を実現する添加元素を探索する。

  • Research Products

    (51 results)

All 2023 2022 Other

All Int'l Joint Research (2 results) Journal Article (12 results) (of which Int'l Joint Research: 3 results,  Peer Reviewed: 12 results,  Open Access: 9 results) Presentation (32 results) (of which Int'l Joint Research: 6 results,  Invited: 22 results) Book (1 results) Remarks (4 results)

  • [Int'l Joint Research] パリ=サクレー大学(フランス)

    • Country Name
      FRANCE
    • Counterpart Institution
      パリ=サクレー大学
  • [Int'l Joint Research] ノートルダム大学(米国)

    • Country Name
      U.S.A.
    • Counterpart Institution
      ノートルダム大学
  • [Journal Article] First-principles study of the initial stage of Pentacene adsorption on the twofold surface of the Ag-In-Yb quasicrystal2023

    • Author(s)
      Sato M.、Hiroto T.、Matsushita Y.、Nozawa K.
    • Journal Title

      Journal of Physics: Conference Series

      Volume: 2461 Pages: 012016~012016

    • DOI

      10.1088/1742-6596/2461/1/012016

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Supercurrent Distribution on Ammann-Beenker Structure2023

    • Author(s)
      Fukushima Takumi、Takemori Nayuta、Sakai Shiro、Ichioka Masanori、Jagannathan Anuradha
    • Journal Title

      Journal of Physics: Conference Series

      Volume: 2461 Pages: 012014~012014

    • DOI

      10.1088/1742-6596/2461/1/012014

    • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
  • [Journal Article] Correlated electronic states in quasicrystals2023

    • Author(s)
      Takemori Nayuta、Sakai Shiro
    • Journal Title

      Comprehensive Inorganic Chemistry III, Third Edition

      Volume: 3 Pages: 461~492

    • DOI

      10.1016/B978-0-12-823144-9.00124-2

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Crystal structure prediction with machine learning-based element substitution2022

    • Author(s)
      Kusaba Minoru、Liu Chang、Yoshida Ryo
    • Journal Title

      Computational Materials Science

      Volume: 211 Pages: 111496~111496

    • DOI

      10.1016/j.commatsci.2022.111496

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Descriptors of intrinsic hydrodynamic thermal transport: screening a phonon database in a machine learning approach2022

    • Author(s)
      Torres Pol、Wu Stephen、Ju Shenghong、Liu Chang、Tadano Terumasa、Yoshida Ryo、Shiomi Junichiro
    • Journal Title

      Journal of Physics: Condensed Matter

      Volume: 34 Pages: 135702~135702

    • DOI

      10.1088/1361-648X/ac49c9

    • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
  • [Journal Article] Functional Output Regression for Machine Learning in Materials Science2022

    • Author(s)
      Iwayama Megumi、Wu Stephen、Liu Chang、Yoshida Ryo
    • Journal Title

      Journal of Chemical Information and Modeling

      Volume: 62 Pages: 4837~4851

    • DOI

      10.1021/acs.jcim.2c00626

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] RadonPy: automated physical property calculation using all-atom classical molecular dynamics simulations for polymer informatics2022

    • Author(s)
      Hayashi Yoshihiro、Shiomi Junichiro、Morikawa Junko、Yoshida Ryo
    • Journal Title

      npj Computational Materials

      Volume: 8 Pages: 222

    • DOI

      10.1038/s41524-022-00906-4

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Machine learning-assisted exploration of thermally conductive polymers based on high-throughput molecular dynamics simulations2022

    • Author(s)
      Ma Ruimin、Zhang Hanfeng、Xu Jiaxin、Sun Luning、Hayashi Yoshihiro、Yoshida Ryo、Shiomi Junichiro、Wang Jian-xun、Luo Tengfei
    • Journal Title

      Materials Today Physics

      Volume: 28 Pages: 100850~100850

    • DOI

      10.1016/j.mtphys.2022.100850

    • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
  • [Journal Article] Doped Mott insulator on a Penrose tiling2022

    • Author(s)
      Sakai Shiro、Takemori Nayuta
    • Journal Title

      Physical Review B

      Volume: 105 Pages: 205138

    • DOI

      10.1103/PhysRevB.105.205138

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Effects of data bias on machine-learning-based material discovery using experimental property data2022

    • Author(s)
      Kumagai Masaya、Ando Yuki、Tanaka Atsumi、Tsuda Koji、Katsura Yukari、Kurosaki Ken
    • Journal Title

      Science and Technology of Advanced Materials: Methods

      Volume: 2 Pages: 302~309

    • DOI

      10.1080/27660400.2022.2109447

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Categorization of inorganic crystal structures by Delaunay tetrahedralization2022

    • Author(s)
      Hinuma Yoyo、Katsura Yukari
    • Journal Title

      Science and Technology of Advanced Materials: Methods

      Volume: 2 Pages: 75~83

    • DOI

      10.1080/27660400.2022.2059336

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Bayesian modeling of pattern formation from one snapshot of pattern2022

    • Author(s)
      Yoshinaga Natsuhiko、Tokuda Satoru
    • Journal Title

      Physical Review E

      Volume: 106 Pages: 065301

    • DOI

      10.1103/PhysRevE.106.065301

    • Peer Reviewed
  • [Presentation] 機械学習による半導体準結晶の探索2023

    • Author(s)
      草場 穫, 劉 暢, 藤田 絵梨奈, 桂 ゆかり, 木村 薫, 吉田 亮
    • Organizer
      第27回準結晶研究会
  • [Presentation] データ駆動型高分子材料研究の最前線限られたデータの壁を乗り越える2023

    • Author(s)
      吉田 亮
    • Organizer
      第2回「富岳」成果創出加速プログラム 研究交流会「富岳百景」
    • Invited
  • [Presentation] データ駆動型材料科学における統計的機械学習とシミュレーションの融合:限られたデータの壁を乗り越える2023

    • Author(s)
      吉田 亮
    • Organizer
      2023年電子情報通信学会総合大会
    • Invited
  • [Presentation] データ駆動型物質・材料研究の諸問題:限られたデータの壁を乗り越える2023

    • Author(s)
      吉田 亮
    • Organizer
      日本化学会第103春季年会
    • Invited
  • [Presentation] データ駆動型高分子材料研究ロードマップ:限られたデータの壁を乗り越えるために2023

    • Author(s)
      吉田 亮
    • Organizer
      シンポジウム「データ駆動型高分子材料研究の最前線」
  • [Presentation] 高分子物性自動計算と統計的機械学習の協働:材料空間の大地図を作成する2022

    • Author(s)
      吉田 亮
    • Organizer
      産総研 データ駆動型材料設計技術利用推進コンソーシアム 設立記念講演会
    • Invited
  • [Presentation] データ駆動型材料研究における統計的機械学習とシミュレーションの融合2022

    • Author(s)
      吉田 亮
    • Organizer
      2022年度 人工知能学会全国大会(第36回)
    • Invited
  • [Presentation] データ駆動型の液晶ポリイミド設計 (Data-driven design of new liquid-crystal polyimide2022

    • Author(s)
      ウ ステファン, 前田 颯, 丸井 莉花, 吉田 絵里菜, 難波江 裕太, 早川 晃鏡, 野口 瑶, 林 慶浩, 吉田 亮
    • Organizer
      第71回高分子討論会
  • [Presentation] MD自動計算による高分子物性データプラットフォームの産学連携による共創2022

    • Author(s)
      林 慶浩, ウ ステファン, 野口 瑶, 髙橋 愛子, 吉田 亮
    • Organizer
      第71回高分子討論会
  • [Presentation] アフィンカップリング型モデル変換による転移学習2022

    • Author(s)
      南 俊匠, 吉田 亮
    • Organizer
      2022年度統計関連学会連合大会
  • [Presentation] 専門知識と機械学習の融合に基づく液晶性ポリイミドの設計2022

    • Author(s)
      ウ ステファン, 前田 颯, 丸井 莉花, 吉田 絵里菜, 難波江 裕太, 早川 晃鏡, 野口 瑶, 林 慶浩, 吉田 亮, 森川 淳子
    • Organizer
      2022年度統計関連学会連合大会
  • [Presentation] 統計的機械学習による予測と発見、理解:準結晶研究への適用事例を中心に2022

    • Author(s)
      吉田 亮
    • Organizer
      日本物理学会2022年秋季大会シンポジウム
    • Invited
  • [Presentation] 材料科学における多次元出力変数の教師あり学習2022

    • Author(s)
      岩山 めぐみ, ウ ステファン, 劉 暢, 吉田 亮
    • Organizer
      第83回応用物理学会秋季学術講演会
  • [Presentation] マルチタスク機械学習による高分子溶液相溶性とFlory-Huggins χパラメータの予測2022

    • Author(s)
      青木 祐太, 釣本 輝希, ウ ステファン, 林 慶浩, 南 俊匠, 白鳥 和矢, 吉田 亮
    • Organizer
      第83回応用物理学会秋季学術講演会
  • [Presentation] データ科学による新物質の予測と発見2022

    • Author(s)
      吉田 亮
    • Organizer
      第7回オンラインサロン「スパコンコロキウム」
    • Invited
  • [Presentation] データ駆動型材料研究における統計的諸問題:現状と展望2022

    • Author(s)
      吉田 亮
    • Organizer
      第15回 品質工学技術戦略研究発表大会
    • Invited
  • [Presentation] Development of an Automated Polymer Property Calculation System “RadonPy” and Data Platform Co-creation through Industry-Academia Collaboration2022

    • Author(s)
      Y. Hayashi, Y. Noguchi, A. Takahashi, W. Stephen, R. Yoshida
    • Organizer
      The 17th Pacific Polymer Conference (PPC17)
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Design of liquid-crystalline polyimides by integrating expert knowledge to a data-driven machine learning framework2022

    • Author(s)
      W. Stephen, H. Maeda, R. Marui, E. Yoshida, Y. Nabae, T. Hayakawa, Y. Noguchi, Y. Hayashi, R. Yoshida
    • Organizer
      The 17th Pacific Polymer Conference (PPC17)
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Using machine learning to discover quasicrystals2022

    • Author(s)
      R. Yoshdia
    • Organizer
      Aperiodic 2022 (10th International Conference on Aperiodic Crystals)
    • Int'l Joint Research / Invited
  • [Presentation] Statistical Machine Learning for Materials Modeling and Simulation2022

    • Author(s)
      R. Yoshida
    • Organizer
      2022 SIAM International Conference on Data Mining
    • Int'l Joint Research / Invited
  • [Presentation] ハイパーマテリアルにおける弱結合超伝導2022

    • Author(s)
      竹森 那由多
    • Organizer
      物性研究所スパコン共同利用・CCMS合同研究会「計算物質科学の新展開」
    • Invited
  • [Presentation] Search for Semiconducting Quasicrystal2022

    • Author(s)
      K. Kimura, Y. Katsura, K. Kitahara, T. Hiroto, J. T. Okada, Y. Iwasaki, and Y. Takagiwa
    • Organizer
      21st International Symposium on Boron, Borides and Related Materials (ISBB 2022)
    • Int'l Joint Research / Invited
  • [Presentation] 実験MIと新材料探索2022

    • Author(s)
      熊谷将也, 安藤有希, 田中敦美, 津田宏治, 桂ゆかり, 黒崎 健
    • Organizer
      応用物理学会 第83回秋季講演会
    • Invited
  • [Presentation] Materials Informatics の活用による新規材料の実験的探索プロジェクト2022

    • Author(s)
      桂ゆかり, 高田悠, 稲田祐樹, 熊谷将也, 森戸春彦, 藤岡正弥, 秋山正和
    • Organizer
      日本セラミックス協会 第35回秋季シンポジウム
    • Invited
  • [Presentation] Starrydata: an open literature-based experimental material property database2022

    • Author(s)
      Yukari Katsura
    • Organizer
      The 13th Asian Thermophysical Properties Conference
    • Int'l Joint Research / Invited
  • [Presentation] 論文からの大規模実験データの収集と理論物性科学への活用2022

    • Author(s)
      桂 ゆかり
    • Organizer
      第76回物性理論セミナー
    • Invited
  • [Presentation] 準結晶超伝導の理論的研究2022

    • Author(s)
      竹森 那由多
    • Organizer
      第28回渦糸物理ワークショップ
    • Invited
  • [Presentation] Materials Informaticsと新規合成手法の開発による新物質探索研究2022

    • Author(s)
      桂 ゆかり
    • Organizer
      東京大学大学院新領域創成科学研究科 公開シンポジウムシリーズ 第5回「エネルギービームでつくる、みるー新しい物質創成ー」
    • Invited
  • [Presentation] Starrydata: 実験値Materials Informaticsのためのオープン データベース2022

    • Author(s)
      桂 ゆかり
    • Organizer
      実践データ駆動科学オンラインセミナー 第15回 データを集める データを使う 材料科学の現場から
    • Invited
  • [Presentation] Starrydata: データ収集から始まる Materials Informatics2022

    • Author(s)
      桂 ゆかり
    • Organizer
      令和4年度 先端研究拠点形成(JAISTサイエンスハブ構築)支援事業 「デジタルトランスフォーメーション(DX)の現状とサスティナブルイノべーションへの展開」
    • Invited
  • [Presentation] AI との共存と論文データインフォマティクスの可能性2022

    • Author(s)
      桂 ゆかり
    • Organizer
      日本結晶成長学会 新技術・新材料分科会 第 2 回研究会 『新技術・新材料開発に向けたデータ駆動技術の応用』
    • Invited
  • [Presentation] Materials Informaticsによる熱電変換材料の世界の俯瞰2022

    • Author(s)
      桂 ゆかり
    • Organizer
      日本化学会第103春季年会 イノベーション共創プログラム(CIP); 低炭素社会実現のための熱エネルギー有効活用技術
    • Invited
  • [Book] マテリアルズインフォマティクス2022

    • Author(s)
      伊藤 聡、吉田 亮、劉 暢、Stephen Wu、野口 瑶、山田 寛尚、赤木 和人、大林 一平、山下 智樹
    • Total Pages
      202
    • Publisher
      共立出版
    • ISBN
      9784320072022
  • [Remarks] XenonPy: Python library for materials informatics

    • URL

      https://xenonpy.readthedocs.io/en/latest/

  • [Remarks] RadonPy

    • URL

      https://github.com/RadonPy/RadonPy

  • [Remarks] 関数出力変数カーネル回帰ソフトウェア

    • URL

      https://github.com/yoshida-lab/XenonPy/blob/master/samples/kernel_neural_network.ipynb

  • [Remarks] 結晶構造予測プログラムCSPML

    • URL

      https://github.com/Minoru938/CSPML

URL: 

Published: 2023-12-25  

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