2019 Fiscal Year Annual Research Report
Development of crystal structure prediction methods using machine learning
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18K13474
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| Research Institution | Nagaoka University of Technology |
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Principal Investigator |
山下 智樹 長岡技術科学大学, 産学融合トップランナー養成センター, 特任准教授 (60793099)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 結晶構造探索 / ベイズ最適化 / 進化的アルゴリズム / ランダムサーチ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
結晶構造探索手法におけるアルゴリズムとして、新たに提案した選択型アルゴリズムであるベイズ最適化および近年広く利用されている進化的アルゴリズムのコード開発を行い、結晶構造探索ツール、CrySPYとして公開した(https://github.com/Tomoki-YAMASHITA/CrySPY)。広くユーザーに利用してもらえるようにCrySPYは無料で入手可能なPythonで設計し、オープンソースソフトウェアとした。また、ドキュメントおよびチュートリアルサイトも作成しウェブ上に公開した。CrySPYハンズオンセミナーも実施して、研究成果および作成したツールの普及に努めた。
CrySPYにおいて、ベイズ最適化と進化的アルゴリズムの両方が使用可能になったことにより、進化的アルゴリズムで作成した多数の構造候補からベイズ最適化を用いて探索候補を選択し、より少ない探索試行回数で安定構造を探索するハイブリッドアルゴリズムが技術的に適用可能となった。原子間ポテンシャルによる構造最適化を用いて、Siの安定構造探索を16原子および32原子の系において実行し、各アルゴリズムの探索効率を検証した。ランダムサーチ、ベイズ最適化、進化的アルゴリズムに比べ、ハイブリッドアルゴリズムが安定構造を見つけられる成功率が最も高くなる結果となり、高効率で安定構造を見つけることが可能な新しいアルゴリズムの開発に成功した。
また、最適化しても安定にならない構造を予測して候補から外すことを目的として、構造最適化後に得られるエネルギーを初期構造から予測するニューラルネットワークのモデル構築を行った。SiとGaAsのデータを用いて最適化後のエネルギーを初期構造から予測したところ、エネルギーの平均絶対誤差は約0.3から0.4 eV/atomとなり、大雑把ではあるが、初期構造の取捨選択に利用できる可能性を示すことができた。
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Research Products
(7 results)
