Techniques for data compile and retrieval on material property relationship for Materials Curation

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K05287
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 29030:Applied condensed matter physics-related
• Research Institution: National Institute for Materials Science
• Principal Investigator: YOSHITAKE Michiko 国立研究開発法人物質・材料研究機構, 電子・光機能材料研究センター, NIMS特別研究員 (70343837)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 物性間関係性 / 自然言語処理 / ネットワーク型データベース / 科学原理

Outline of Final Research Achievements

Techniques to collect and compile information on the relation between various materials properties, to make a database on such relationships, and to retrieve relationships have been developed. As a source of information, it is important to use textbook-like literature that contains only already established relationships based on scientific principles. Papers should be excluded. Techniques to extract materials property relationships from textbook-like literature (written by natural language) using natural language processing techniques to utilize contexts have been developed. A dictionary that enables such automatic extraction has also been developed. Furthermore, to extract quantitative relationship, techniques to extract mathematical equations describing relations among materials properties, and to connect the parameters in the extracted mathematical equations to the corresponding materials properties have also been developed.

Free Research Field

マテリアルズインフォマティクス

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

数値データのみではなく、文字で表記された情報（＝データ）をコンピュータ処理して材料科学分野において利用することは、数値データの取得に時間とコストのかかる材料分野において非常に重要である。例えば、既存のデータがない添加元素が多く含まれる合金などにおいて、測定の困難な熱伝導率の値を、科学原理に基づいて、測定の容易な電気伝導率の値から推定できるなどの利点をもたらす。また、機械学習により最適化ができたとしても、その材料がよい理由がブラックボックスでは考慮外の特性に予期せぬ劣化の可能性があり、科学原理に基づいた物性間の関係性データベースを用いることで、そのような考慮外の事態を防ぐことができる。