2014 Fiscal Year Annual Research Report
統計的機械学習と第一原理計算に基づくプロトン伝導体の効率的探索
Publicly Offered Research
| Project Area | Exploration of nanostructure-property relationships for materials innovation |
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| Project/Area Number |
26106513
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| Research Institution | Nagoya Institute of Technology |
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Principal Investigator |
竹内 一郎 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (40335146)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | 機械学習 / ベイズ最適化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
平成２６年度は、プロトン伝導体の３次元格子点のポテンシャルエネルギーのうち、特にエネルギー値が低い点を効率的に探索するための機械学習アルゴリズムを構築し、プロトン伝導体のデータで検証を行った。この機械学習アルゴリズムの基本はベイズ最適化と呼ばれるアプローチに基づいている。ベイズ最適化ではガウス過程によってエネルギー局面をモデル化し、そのモデルにおいてエネルギー値が低いと予想された点の評価を行うものである。本研究においてはガウス過程モデルによってエネルギーが下位５％であるような点を予測し、その点において第一原理計算を用いて正確なポテンシャルエネルギーを求めるタスクを行った。あるプロトン伝導体のデータを用いた実験では、ランダムに探索をする場合に比べ、大幅な効率化が可能であった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
プロトン伝導体のポテンシャルエネルギーの効率的推定に関する基本アルゴリズムの構築が完了しており、おおむね順調に進んでいる。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は、異なる物質においても同様のアプローチを試すことで方法論の汎用性を検証する。また、構造最適化を伴うより計算コストの高い第一原理計算を省略化するために提案アルゴリズムの改良を行う。
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