2005 Fiscal Year Annual Research Report
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17300030
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
岩田 修一 東京大学, 大学院・新領域創成科学研究科, 教授 (50124665)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
陳 迎 東京大学, 大学院・工学系研究科, 助教授 (40372403)
金田 保則 東京大学, 大学院工学系研究科, 助手 (00262048)
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| Keywords | データ駆動 / 材料設計 / 設計手法 / データマイニング / 半経験的手法 / 第一原理計算 / ソフトウエアモデル / 材料メタデータ |
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| Research Abstract |
実績の概要
1.物質・材料の設計に関するデータマイニングと知識発見(Data Mining and Knowledge Discovery)について、下記の視点から、過去、約40年間の代表的事例を編集、デジタル化した。材料設計に良く活用された構造パターンに関する因子例は、e/a,禁制帯巾、Md、電気陰性度、電子空孔密度、格子定数ミスマッチ、原子間ポテンシャルパラメータ、各種特性温度、配位数、最調密面、状態図パターン、テクスチャー、アスペクト比等々である。こうしたパラメータによる構造-特性相関は、最初に経験的に推案され、事後的に理想化され厳密かつ詳細に合理的説明が付与されるという経緯が多く、体系的な整理には多くの場合時間がかかる。特筆すべきは、以上の材料設計手法と異分野、すなわち、生物、医学、地震学、結晶学、光学、物理学等々の研究手法とを比較分析する中で得られた求解に至る収束過程の類似性あるいは普遍性である。
2.回帰分析やクラスター分析などの一般的な多変量解析手法により、線形モデルによる第一近似としての現象論的な構造-特性相関を抽出するためのツールを、具体的には、商用ソフトウエア間のインターフェイスを開発し、利便性を向上させた。
3.既往の物理的知見から合理的と考えられる相関関係の記述とデータベースによる検証、より正確には既知の古典的な論理によるフィルタリング手法を検討し、非古典的な課題(データ)を抽出するための準備を行った。
4.構造-活性相関を活用するプラットフォームとして規則性探索のための構造マップ他のテンプレートを構築した。
5.以上の準備を基に、特性・機能→構造・形態→構造要素の選定についての手順を検討し、データ駆動型材料設計システムの基本仕様、すなわち次元の戦略的な拡張と圧縮のための創発型インターフェイスの概念を構築した。
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Research Products
(6 results)
