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2023 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, 先端データサイエンス研究系, 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, 准教授 (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

準結晶のマテリアルズインフォマティクスの理論・方法論を構築した。吉田らは、機械学習モデルを用いて、3個の新しい準結晶を発見した(Liu et al., Phys Rev Mater (2023))。これらは、準結晶研究の歴史において、機械学習が発見した初めての準結晶である。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(Uryu et al., Adv Sci (2024))。その他、カーネル平均組成記述子(Kusaba et al., Phys Rev B (2023))、期待損失最小化原理に基づく転移学習(Minami et al., Adv Neural Inf Process Syst (2023))、結晶構造予測(Liu et al. arXiv (2023))等の方法論・ツールを開発した。桂らは、準結晶・近似結晶の各種物性値の温度依存性を表す図をデジタル化したデータベースを公開した。竹森らは、フォトニックハイパーマテリアルの状態密度構造を解析した(投稿準備中)。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状態密度計算プログラムをGithubで公開準備中である。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では、準結晶の実空間基底での電子状態を取り扱うことを可能とする高次縮約密度行列の推定アルゴリズムを開発した。野澤らは、Ag-In-Yb準結晶2回、5回表面におけるペンタセンの吸着に関してペンタセンの配向依存性も含めて解析し、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得た。Al13Fe4に関しては、触媒への応用を視野に入れ、Pt/Pd/Niをそれぞれ微量添加した場合の表面構造を特定し、水素とアセチレンの吸着構造を調べた。

Research Progress Status

令和5年度が最終年度であるため、記入しない。

Strategy for Future Research Activity

令和5年度が最終年度であるため、記入しない。

  • Research Products

    (51 results)

All 2024 2023 Other

All Journal Article (10 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results,  Peer Reviewed: 10 results,  Open Access: 8 results) Presentation (39 results) (of which Int'l Joint Research: 7 results,  Invited: 34 results) Remarks (2 results)

  • [Journal Article] Superconducting Quasicrystals2024

    • Author(s)
      Takemori Nayuta
    • Journal Title

      Israel Journal of Chemistry

      Volume: - Pages: -

    • DOI

      10.1002/ijch.202300124

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Deep Learning Enables Rapid Identification of a New Quasicrystal from Multiphase Powder Diffraction Patterns2023

    • Author(s)
      Uryu Hirotaka、Yamada Tsunetomo、Kitahara Koichi、Singh Alok、Iwasaki Yutaka、Kimura Kaoru、Hiroki Kanta、Miyao Naoya、Ishikawa Asuka、Tamura Ryuji、Ohhashi Satoshi、Liu Chang、Yoshida Ryo
    • Journal Title

      Advanced Science

      Volume: 11 Pages: 2304546

    • DOI

      10.1002/advs.202304546

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Representation of materials by kernel mean embedding2023

    • Author(s)
      Kusaba Minoru、Hayashi Yoshihiro、Liu Chang、Wakiuchi Araki、Yoshida Ryo
    • Journal Title

      Physical Review B

      Volume: 108 Pages: 134107

    • DOI

      10.1103/PhysRevB.108.134107

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Quasicrystals predicted and discovered by machine learning2023

    • Author(s)
      Liu Chang、Kitahara Koichi、Ishikawa Asuka、Hiroto Takanobu、Singh Alok、Fujita Erina、Katsura Yukari、Inada Yuki、Tamura Ryuji、Kimura Kaoru、Yoshida Ryo
    • Journal Title

      Physical Review Materials

      Volume: 7 Pages: 093805

    • DOI

      10.1103/PhysRevMaterials.7.093805

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] SMiPoly: Generation of a Synthesizable Polymer Virtual Library Using Rule-Based Polymerization Reactions2023

    • Author(s)
      Ohno Mitsuru、Hayashi Yoshihiro、Zhang Qi、Kaneko Yu、Yoshida Ryo
    • Journal Title

      Journal of Chemical Information and Modeling

      Volume: 63 Pages: 5539~5548

    • DOI

      10.1021/acs.jcim.3c00329

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Multitask Machine Learning to Predict Polymer-Solvent Miscibility Using Flory?Huggins Interaction Parameters2023

    • Author(s)
      Aoki Yuta、Wu Stephen、Tsurimoto Teruki、Hayashi Yoshihiro、Minami Shunya、Tadamichi Okubo、Shiratori Kazuya、Yoshida Ryo
    • Journal Title

      Macromolecules

      Volume: 56 Pages: 5446~5456

    • DOI

      10.1021/acs.macromol.2c02600

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Transfer learning with affine model transformation2023

    • Author(s)
      Shunya Minami, Kenji Fukumizu, Yoshihiro Hayashi, Ryo Yoshida
    • Journal Title

      Advances in Neural Information Processing Systems

      Volume: 36 Pages: 2023

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] A Bayesian method for concurrently designing molecules and synthetic reaction networks2023

    • Author(s)
      Zhang Qi、Liu Chang、Wu Stephen、Hayashi Yoshihiro、Yoshida Ryo
    • Journal Title

      Science and Technology of Advanced Materials: Methods

      Volume: 3 Pages: 2204994

    • DOI

      10.1080/27660400.2023.2204994

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Supercurrent distribution in real-space and anomalous paramagnetic response in a superconducting quasicrystal2023

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

      Physical Review Research

      Volume: 5 Pages: 043164-1-13

    • DOI

      10.1103/PhysRevResearch.5.043164

    • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
  • [Journal Article] Effect of intergranular connectivity of NaAlB14 on Na+ extraction2023

    • Author(s)
      Iwasaki Suguru、Hoshino Mihiro、Morito Haruhiko、Kumagai Masaya、Katsura Yukari、Nishii Junji、Fujioka Masaya
    • Journal Title

      Solid State Sciences

      Volume: 144 Pages: 107308~107308

    • DOI

      10.1016/j.solidstatesciences.2023.107308

    • Peer Reviewed
  • [Presentation] データ駆動型材料研究の諸問題:限られたデータの壁を乗り越える2024

    • Author(s)
      吉田 亮
    • Organizer
      日本化学会第104春季年会 (2024)
    • Invited
  • [Presentation] Heterogeneous metric learning に基づく結晶構造予測2024

    • Author(s)
      吉田亮
    • Organizer
      日本化学会第104春季年会 (2024)
    • Invited
  • [Presentation] 機械学習による準結晶の予測・理解・発見2024

    • Author(s)
      吉田 亮
    • Organizer
      日本物理学会 2024年春季大会
    • Invited
  • [Presentation] マテリアルズインフォマティクスの基礎:機械学習による材料の予測・理解・発見2024

    • Author(s)
      吉田 亮
    • Organizer
      日本化学会第104春季年会 (2024)
    • Invited
  • [Presentation] Material Infinity: 材料の無限の可能性を引き出す2024

    • Author(s)
      吉田 亮
    • Organizer
      ATAC DAY 2024
    • Invited
  • [Presentation] 高分子物性自動計算によるデータ創出とデータ駆動型材料研究の実践2024

    • Author(s)
      吉田 亮
    • Organizer
      文部科学省スーパーコンピュータ「富岳」成果創出加速プログラム 合同公開シンポジウム(成果報告会)
    • Invited
  • [Presentation] 産学連携による高分子計算物性データベースの共創とマテリアルズインフォマティクスの実践2024

    • Author(s)
      吉田 亮
    • Organizer
      高分子学会 高分子表面研究会「マテリアルズインフォマティクスと計算化学を用いた表面・界面設計」
    • Invited
  • [Presentation] 機械学習による物質の予測・理解・発見2024

    • Author(s)
      吉田 亮
    • Organizer
      Symposium on Computational Disease Systems Biology
    • Invited
  • [Presentation] Beyond Data Limits: Innovations in Data-Driven Materials Science2024

    • Author(s)
      Ryo Yoshida
    • Organizer
      The 27th SANKEN International Symposium
    • Int'l Joint Research / Invited
  • [Presentation] ハイパーマテリアルにおける相関効果2024

    • Author(s)
      竹森那由多
    • Organizer
      第2回研究会「準周期電子状態とマルチフラクタリティ・ハイパーユニフォーミティ」
    • Invited
  • [Presentation] 準結晶の世界へようこそ:基本から始める構造理解2024

    • Author(s)
      竹森那由多
    • Organizer
      準結晶根掘り葉掘りの会
    • Invited
  • [Presentation] 機械学習による物質の予測・理解・発見2023

    • Author(s)
      吉田 亮
    • Organizer
      CREST「未踏物質探索」/さきがけ「未来材料」合同合宿
    • Invited
  • [Presentation] Transfer Learning with Affine Model Transformation2023

    • Author(s)
      Shunya Minami, Kenji Fukumizu, Yoshihiro Hayashi, Ryo Yoshida
    • Organizer
      Thirty-seventh Conference on Neural Information Processing Systems
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Non-iterative crystal structure prediction2023

    • Author(s)
      Ryo Yoshida, Chang Liu, Hiromasa Tamaki, Tomoyasu Yokoyama, Kensuke Wakasugi, Satoshi Yotsuhashi, Minoru Kusaba
    • Organizer
      The 3rd Materials Research Meeting (MRM 2023)
    • Int'l Joint Research / Invited
  • [Presentation] マテリアルズインフォマティクスの方法とその実践2023

    • Author(s)
      吉田 亮
    • Organizer
      情報機構セミナー
    • Invited
  • [Presentation] 機械学習による材料の予測・理解・発見:ソフトウェアと活用事例の紹介を中心に2023

    • Author(s)
      吉田 亮
    • Organizer
      2023年度 DxMT事例セミナー (第4回)
    • Invited
  • [Presentation] データ駆動型材料研究における実験・シミュレーション・機械学習の融合2023

    • Author(s)
      吉田 亮
    • Organizer
      統計数学×情報×物質セミナー
    • Invited
  • [Presentation] 機械学習による材料の予測・理解・発見:高分子材料・準結晶研究への応用事例2023

    • Author(s)
      吉田亮
    • Organizer
      2023年度公益社団法人日本金属学会関東支部講習会 「機械学習と金属工学:最新動向と材料開発への応用」
    • Invited
  • [Presentation] 機械学習による物質の予測・理解・発見2023

    • Author(s)
      吉田亮
    • Organizer
      ipi-ダイキン シンポジウム
    • Invited
  • [Presentation] マテリアルズインフォマティクスと材料開発の未来2023

    • Author(s)
      吉田亮
    • Organizer
      データサイエンス協会10thシンポジウム データサイエンスの最前線
    • Invited
  • [Presentation] 高分子材料研究における実験・シミュレーション・機械学習の協奏2023

    • Author(s)
      吉田亮
    • Organizer
      NEDOプロジェクトを核とした人材育成、産学連携等の総合的展開/データ駆動型材料設計利用技術者養成に係る特別講座
    • Invited
  • [Presentation] データ駆動型高分子材料研究の方法と実践:産学連携によるオープンデータプラットフォームの共創2023

    • Author(s)
      吉田亮
    • Organizer
      高分子同友会 勉強会「新材料の創製(反応、合成、バイオ、触媒、解析、機能等)について勉強する会」
    • Invited
  • [Presentation] Machine learning for quasicrystals2023

    • Author(s)
      Ryo Yoshida
    • Organizer
      International Conference on Complex Orders in Condensed Matter (ICCOCM 2023)
    • Int'l Joint Research / Invited
  • [Presentation] データ駆動型材料研究における実験・シミュレーション・機械学習の融合2023

    • Author(s)
      吉田亮
    • Organizer
      日本金属学会 秋季講演大会
    • Invited
  • [Presentation] データ駆動型材料研究の諸問題:統計的機械学習による予測・発見・理解2023

    • Author(s)
      吉田亮
    • Organizer
      分子研研究会「イオン液体インフォマティクスの発展にむけて」
    • Invited
  • [Presentation] データ駆動型高分子材料研究の諸問題:産学連携で限られたデータの壁を乗り越える2023

    • Author(s)
      吉田亮
    • Organizer
      日本化学会関東支部 講演会「マテリアルズインフォマティクスの最先端~化学産業への展開~」
    • Invited
  • [Presentation] 逐次実験計画法と高分子物性自動計算の融合に基づく光学用高分子の探索2023

    • Author(s)
      南條 舜, アリフィン, 林 慶浩, 吉田 亮
    • Organizer
      2023年度統計関連学会連合大会
  • [Presentation] 高分子材料におけるSim2Real転移学習2023

    • Author(s)
      林 慶浩, 南 俊匠, 南條 舜, 髙橋 愛子, 吉田 亮
    • Organizer
      2023年度統計関連学会連合大会
  • [Presentation] カーネル平均埋め込みによる材料の表現2023

    • Author(s)
      草場 穫, 林 慶浩, 劉 暢, 脇内 新樹, 吉田 亮
    • Organizer
      2023年度統計関連学会連合大会
  • [Presentation] Exploring vast material landscapes using artificial intelligence2023

    • Author(s)
      Ryo Yoshida
    • Organizer
      International Symposium on Living Systems Materialogy
    • Int'l Joint Research / Invited
  • [Presentation] データ駆動型材料研究におけるデータ資源の不足をいかに乗り越えるか2023

    • Author(s)
      吉田亮
    • Organizer
      色材セミナー 「~色材開発におけるデジタル技術の活用~」
    • Invited
  • [Presentation] データ駆動型材料研究における実験・シミュレーション・機械学習の融合2023

    • Author(s)
      吉田亮
    • Organizer
      統計数理研究所 産学連携シンポジウム「『統計的機械学習』の中核としての統計数理」
    • Invited
  • [Presentation] 自動分子シミュレーションによる高分子物性データプラットフォームの産学共創2023

    • Author(s)
      林 慶浩, Wu Stephen, 野口 瑶, 髙橋 愛子, 吉田 亮
    • Organizer
      第72回高分子学会年次大会
  • [Presentation] Machine learning for overcoming data scarcity2023

    • Author(s)
      Ryo Yoshida
    • Organizer
      The 4th International Conference on Data-Driven Plasma Science (ICDDPS-4)
    • Int'l Joint Research / Invited
  • [Presentation] Correlated electronic states in quasicrystals2023

    • Author(s)
      Nayuta Takemori
    • Organizer
      ICQ15 - The 15th International Conference on Quasicrystals
    • Int'l Joint Research / Invited
  • [Presentation] 特異電子構造を持つ系における強相関多体効果の理論的研究2023

    • Author(s)
      竹森那由多
    • Organizer
      日本物理学会第78回年次大会
    • Invited
  • [Presentation] 準周期系における非 BCS 型弱結合超伝導と超伝導電流2023

    • Author(s)
      竹森那由多
    • Organizer
      研究会「強相関電子系のフロンティア」
    • Invited
  • [Presentation] 準結晶超伝導の理論的研究2023

    • Author(s)
      竹森那由多
    • Organizer
      2023年 冬学期 第3回 物性セミナー
    • Invited
  • [Presentation] 大規模実験データの機械学習と新規イオン制御技術による熱電材料探索2023

    • Author(s)
      桂 ゆかり
    • Organizer
      公益社団法人日本セラミックス協会 第36回秋季シンポジウム
    • Invited
  • [Remarks] XenonPy: Python library for materials informatics

    • URL

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

  • [Remarks] HYPOD: experimental datasets of quasicrystals

    • URL

      https://figshare.com/s/609fff971a91f9061756

URL: 

Published: 2024-12-25  

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