2019 Fiscal Year Annual Research Report
第一原理計算とインフォマティクスを活用した新しい高イオン伝導性結晶の探索
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18H03843
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
田中 功 京都大学, 工学研究科, 教授 (70183861)
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2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 第一原理計算 / インフォマティクス |
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| Outline of Annual Research Achievements |
昨年度は，推薦システムの構築 ICSD収録化合物との化学組成空間での類似値をもとに，二値分類やテルソル分解に基づいた物質推薦システムを構築した．得られた候補物質系について，系統的な第一原理計算を実施し，熱力学安定性を理論計算から確認した．ICSD収録の３元系から５元系の組成を合成成功データとして推薦システムを構築し，約100億通りの化学組成から新規化合物の存在確率が高いと予想される化学組成を列挙した．推薦システム構築にあたり，組成データを適切に行列化およびテンソル化した．ランキング上位の多くの組成はICDDなどのデータベースに収録されており，ランダムサンプリングに比べ，非常に高効率に合成可能な化合物が存在する組成を発見することができている．同様の結果が，４元系，５元系の組成に対しても得られた．この結果は，ランキング上位の候補組成ほど，合成可能な化合物が存在する可能性が高いことを示している．
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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
当初2年を要すると見込んでいた第一原理計算に長足の進展があり、ベイズ最適化の手法を通して、スムーズに仮想スクリーニングへ移行することができたため。
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究は，「推薦システム」と「ベイズ最適化」による仮想スクリーニングという手法を開発して活用し，統計解析を前提としたデータ獲得を多数の第一原理計算と多数の合成・解析実験によって実施し，適切な候補材料を絞り込んでいく．そのため，本研究では，1) 物質推薦システムの構築 ，2) ベイズ最適化による物質の仮想スクリーニング，3)並列実験による物質合成の３項目を実施する．
今年度は，2) ベイズ最適化による物質の仮想スクリーニング，3)並列実験による物質合成を中心に実施する．それぞれの項目について，以下の通り実施する．
2)ベイズ最適化による仮想スクリーニング100件程度の少数の第一原理MD計算を実施して，イオン伝導度のモデルを構築し，新しく開発するベイズ最適化の手法を通してICSD(5万件)と別途予測した安定化合物群の和集合に対して，仮想スクリーニングを実施する．
3) 幾つかの合成手法のもと，多数の条件で並列実験を行い，合成の成功データと失敗データを蓄積し，データを統計学習の結果に基づいて逐次的に増やすことにする．並列実験には，リチウム系，ナトリウム系とともに錯体重合法と組成傾斜薄膜法を利用し，合成条件や出発原料を系統的に変化させる．
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