2013 Fiscal Year Annual Research Report
| Project Area | Exploration of nanostructure-property relationships for materials innovation |
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| Project/Area Number |
25106005
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
田中 功 京都大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (70183861)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
吉矢 真人 大阪大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (00399601)
津田 宏治 独立行政法人産業技術総合研究所, その他部局等, 研究員 (90357517)
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| Project Period (FY) |
2013-06-28 – 2018-03-31
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| Keywords | ナノ構造情報 / 第一原理計算 / データマイニング |
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| Research Abstract |
本研究はナノ構造情報を，新規な材料設計・創出に有効活用するために，マクロ情報とのギャップを埋める学術的枠組みを作り出すことである．そのために，以下の３つの研究項目を実施している．平成２５年度においては，以下のことを実施した．
研究項目I ナノ構造情報を統計熱力学に基づいて統合・整理する手法の開拓と応用 まず，ニューラルネットワークポテンシャルの開発を行った．これは多数の第一原理計算を機械学習することで構築したものであり，現在広く利用されているEAMポテンシャルに比べて，広いエネルギー範囲で精度を担保するものである．このような手法を用いることにより，任意方位の表面，界面などに適用し，有限温度での非調和振動の効果も取り入れたダイナミクスや平均エネルギーなどを第一原理計算の精度で評価し，ナノ構造情報とマクロ情報のギャップを埋めることができる．
研究項目II 材料探索のためのデータマイニング技法の開拓と応用 データマイニング技法の開拓を行うため，二元化合物における融点の予測モデル構築を行った．具体的には，まず様々な二元化合物について，網羅的な第一原理計算を行った．得られた第一原理計算のデータと元素の根源的なパラメータを記述子として用い，様々な回帰分析手法を通して，予測モデルの構築を行った．その結果，適切な記述子を選択することにより，高精度な予測モデルが構築できることがわかった．さらに，クリギング手法を適用することにより，効率的材料探索が可能であることも示した．
研究項目III 特性予測の逐次更新のためのモデル実験の実施 リチウムイオン電池の固体電解質として期待されるLISICON系において，第一原理分子動力学法，クラスター展開法，機械学習手法の組み合わせにより予測されたイオン伝導度の予測結果をもとに，合成実験を行い，イオン伝導度の温度依存性の評価を行った．
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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
研究実績の概要に記述したように，当初の計画どおり，３つの研究項目についてそれぞれ進展があった．それに加えて，当初想定していなかったクリギング手法の適用による効率的な材料探索手法の開発を行うことができた．さらに，第一原理計算に基づいた原子間ポテンシャルについても，想定以上の精度を得ることができた．このような理由から，当初の計画以上に進展していると評価できる．
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| Strategy for Future Research Activity |
平成25年度の計画を継続して行うとともに、新しく平成26年度より参加予定の公募班についての材料開発のテーマと連携し、具体的な材料研究のバラエティを拡張させる。
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