Discovering Ceramic Materials with Novel Compositions and Structures Based on Data Science

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20H02436
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 26020:Inorganic materials and properties-related
• Research Institution: Nagoya Institute of Technology
• Principal Investigator: Nakayama Masanobu 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (10401530)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: セラミックス / 材料インフォマティクス / 新組成 / 材料地図

Outline of Final Research Achievements

Recent data science aided approach enables materials property predictions. However, structural descriptors are often included for above prediction procedure, which inevitably limits the search for new materials to existing databases. This study aims to discover new materials not listed in existing databases by developing two data science-based methodologies: (1) a scheme for evaluating the potential for material synthesis using machine learning predictions based only on composition information, and (2) a scheme for creating a materials map using deep learning to visualize composition and structural information in two dimensions (latitude and longitude).

Free Research Field

無機固体化学、材料シミュレーション、材料インフォマティクス

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

無機化合物のうち三元系では, 16%のみが発見されている状態であり, 4元系では0. 6%しか調査されていないことが推定されており、 未知材料（結晶構造データベースに未掲載）の探索空間は膨大である. このような新しい材料には、既存の物性限界を突破し、新しいデバイスの創出などが期待される。しかしながら, 新しい結晶性材料の探索, すなわち物質が合成可能かどうかの探索は, これまでのところ研究者の経験・知識に基づく直感や単純な理論に頼ってきた. 本研究成果によって、研究者と連携して系統的・効率的に新しい材料組成を提案をすることが可能になり、新材料探索の効率化が期待される。