2019 Fiscal Year Research-status Report
ナノ物質の未知構造解析手法の研究：二体分布関数を用いた解析アルゴリズムの構築
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18K05192
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| Research Institution | National Institute for Materials Science |
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Principal Investigator |
冨中 悟史 国立研究開発法人物質・材料研究機構, 国際ナノアーキテクトニクス研究拠点, 主任研究員 (90468869)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 構造解析 / 二体分布関数 / ナノ物質 / 未知構造 / X線 / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
これまで、構造が未知なナノ物質について、二体分布関数を用いた構造解析を行ってきた。短距離秩序を有する試料については、配位多面体やその連結について、構造をベクトルで記述できる部分から解析することで解の候補を見つけられるようになってきた。しかし、試料の構造が比較的単純な場合以外は明確な解が得にくい問題があった。
令和元年度においては、機械学習を取り入れた構造解析アルゴリズムの構築を行った。具体的には、ホウ化水素ナノシートの二体分布関数をSPring-8にて測定を行い、まず、得られたデータについて構造情報を可能な限り抜き出し、これまでと同様に短距離秩序のベルトル解析を行ったが、ホウ化水素ナノシートには長距離秩序がないため、解が発散した。そこで、ベイズ最適化を取り入れた構造探索アルゴリズムを考え、pythonでプログラム作成を行い、ホウ化水素ナノシートの構造解析を行った。比較として、リバースモンテカルロ法や最小二乗法を用いたアルゴリズムでも解析を行った。
最小二乗法では１度の試行は数分程度であるが、人間が結果を解釈し、修正を入れる必要があり、現状とは大きく異なる解の探索は時間がかかる作業であり、数か月を有した。結果的には解が得られたが、最適値であるかの判断が容易ではなかった。リバースモンテカルロ法の場合、同じ試行の繰り返しや局所解から脱することが難しく、解が得られなかった。ベイズ最適化を用いた計算の場合、１度の計算時間は６時間程度も要したが、最小二乗法を用いた解と同じが得られた。人間が介在せずに与えた制約条件の中での最適値を探索するため、未知構造解析にとってベイズ最適化は適していると言える。
今後はベイズ最適化にベクトル解析での制約条件を与えられるようにし、解析アルゴリズムをまとめる予定である。
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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
当初の予定では最終年度に到達予定のプログラム化や実証まで進むことができたため。
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| Strategy for Future Research Activity |
研究期間の前半で検討したベクトル解析と合わせることでアルゴリズムとして強力になると考えられる。また、二体分布関数以外のデータも制約条件として与え、構造解析を完全に自動化することも視野に入れ、研究を進める。
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Research Products
(4 results)
