| Project Area | Hypermaterials: Inovation of materials scinece in hyper space |
|---|
| Project/Area Number |
19H05820
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
|
| Allocation Type | Single-year Grants |
|---|
| Review Section |
Science and Engineering
|
|---|
| Research Institution | The Institute of Statistical Mathematics |
|---|
Principal Investigator |
吉田 亮 統計数理研究所, データ科学研究系, 教授 (70401263)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
桂 ゆかり (岡本 ゆかり / 桂ゆかり) 国立研究開発法人物質・材料研究機構, 統合型材料開発・情報基盤部門, 主任研究員 (00553760)
竹森 那由多 (上田 那由多 / 竹森那由多) 大阪大学, 量子情報・量子生命研究センター, 准教授 (10784085)
野澤 和生 鹿児島大学, 理工学域理学系, 准教授 (00448763)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2019-06-28 – 2024-03-31
|
| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
|
| Budget Amount *help |
¥89,700,000 (Direct Cost: ¥69,000,000、Indirect Cost: ¥20,700,000)
Fiscal Year 2023: ¥19,370,000 (Direct Cost: ¥14,900,000、Indirect Cost: ¥4,470,000)
Fiscal Year 2022: ¥18,070,000 (Direct Cost: ¥13,900,000、Indirect Cost: ¥4,170,000)
Fiscal Year 2021: ¥19,370,000 (Direct Cost: ¥14,900,000、Indirect Cost: ¥4,470,000)
Fiscal Year 2020: ¥18,070,000 (Direct Cost: ¥13,900,000、Indirect Cost: ¥4,170,000)
Fiscal Year 2019: ¥14,820,000 (Direct Cost: ¥11,400,000、Indirect Cost: ¥3,420,000)
|
|---|
| Keywords | マテリアルズインフォマティクス / 準結晶 / データベース / 電子構造計算 / 機械学習 |
|---|
| Outline of Research at the Start |
ハイパーマテリアル（準結晶、近似結晶等）を対象とするマテリアルズ・インフォマティクス（MI）の学術基盤を構築する。近年、様々な物質・材料を対象にMI の学術基盤が急速に形成されている。しかしながら、ハイパーマテリアルのMI （ハイパーマテリアルズ・インフォマティクス）は未踏領域であり、学術創生に向けた動きは国内外ともにみえてこない。我々はこの未踏領域を開拓する。
|
| Outline of Annual Research Achievements |
当該年度の達成事項は、以下の通りである。
(1) これまでに発見された準結晶、近似結晶、結晶の化学組成リストの機械学習を適用し、準結晶を形成する化学組成を高精度で予測できる統計モデルを構築することに成功した。さらに機械学習のブラックボックスモデルに内在する入出力のルールを抽出し，準結晶と近似結晶の形成・安定化に関する5つの法則を発見した。この法則は構成元素のファンデルワールス半径や電気陰性度の分布を表す5つの単純な式で表される。また、アルミニウム三元合金系の全組成空間の仮想スクリーニングを実施し、複数の新規準結晶を合成することに成功した。
(2) 今年度は、準結晶・近似結晶の各種物性値の温度依存性の図を過去の論 文から抜き出して、デジタルデータ化した。この中と熱電材料の電気抵抗率のデータを使って、200Kから300Kの温度範囲で電気抵抗率の温度係数（TCR）を計算し、TCR対室温電気抵抗率値をプロットした図を作って、半導体準結晶組成の予測に使えるようにした。
(3) ハイパーマテリアルのバンド計算の開発として、既存の周期系のバンド計算を高次元周期構造へ拡張した。また、ブリルアンゾーンの概念も同様に拡張し、状態密度の計算を実装した。また、Ammann-Bennker tiling上での超伝導電流分布に関する研究をA04班の酒井志朗氏、岡山大学の福嶋拓海氏（研究生）、市岡優典教授、Universite Paris-SaclayのAnuradha Jagannathan教授と共同して行い、フィリングに依存する非自明な超伝導電流の振る舞いを明らかにした。
(4) Ag-In-Yb準結晶２回軸表面におけるペンタセンの吸着を第一原理計算で調べた。実験で観測されているペンタセンの配向に関する統計的性質が再現できた。準結晶表面における原子吸着エネルギーの計算を効率化するため，機械学習を用いた手法を検証した。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
(1) 準結晶の化学組成を予測する機械学習アルゴリズムの開発に世界で初めて成功した（Liu et al. Adv Mater. 33(36), 2102507 (2021)）。また、本手法を用いて複数の新規準結晶の発見に成功した。現在は半導体準結晶の探索を重点目標とし、目標物性である電気抵抗率と温度係数の予測モデルの開発に取り組んでいる。
(2) 各種物性値の温度依存性のデータセットは、141論文中の386個の図から、1,012試料について収集した。TCR対室温電気抵抗率値は、395個の準結晶・近似結晶、2,220個の熱電材料、89個の金属、62個のアモルファス半導体についてプロットした。準結晶・近似結晶のデータは、典型的な金属領域から典型的な半導体領域のすぐ近くまで、連続的に分布していて、半導体準結晶の探索に使う。
(3) ハイパーマテリアルのバンド計算の開発として、一般化固有値問題のGPU版、CPU版（gamma点のみ）を開発した。また、状態密度の計算をするために必要な、準結晶におけるブリルアンゾーンに対応する拡張ブリルアンゾーンの面積を計算するルーチンを実装した。また、Ammann-Bennker tiling上での超伝導電流分布におけるフィリングに依存する非自明な超伝導電流の振る舞いの原因を探るため、ボンドごとの超伝導電流の分布を解析し、局所超伝導電流とそれに対応する秩序変数の積が1対１対応しない場合において非自明な振る舞いが現れることを明らかにした。
(4) ペンタセンの吸着については一部に実験と一致していない部分もあるが，吸着構造の決定要因がほぼ特定できており，前提としている表面構造の差異などで説明できるものと考えている。機械学習による計算の効率化については，現状で２次元のポテンシャルエネルギー面に関して３倍程度の効率化が可能になっている。
|
| Strategy for Future Research Activity |
(1) 化学組成から、(a)準結晶形成の二値判別、(b)電気抵抗率、(c)温度係数を予測する三つのモデルを得ることができた。原理的には、このモデルの逆問題を解くことで、半導体特性を有する準結晶が存在する化学組成を予測できる。今後は実証フェーズを本格化し、半導体準結晶の探索を行う。
(2) 組成データからe/aを計算し、タイプ（I相のマッカイ、バーグマン、蔡や、D相）毎の分布を調べる。格子熱伝導率を算出して、傾向を調べる。電気抵抗率以外の各種物性値についても、データの収集を続ける。
(3) 状態密度の実装が完了したので、フォトニック準結晶の状態密度を計算することができるようになった。フォトニック準結晶においては、周期近似した場合に、フォトニックバンドギャップの存在が予言されており、応用上も注目を集めている。フォトニック準結晶の解析をすすめるとともに、一般化固有値問題のCPU版を一般のk点数に拡張するとともに、一般化固有値問題のQPU版も開発していく。
(4) 準結晶表面に原子欠陥が存在する可能性も含めてペンタセンの吸着構造を検証する。ポテンシャルエネルギーの計算課程において機械学習のパラメータを段階的に変更することで更なる効率化ができないか検証する。３次元のポテンシャルエネルギー面に対して適用できるようにする。
|
