High-order many body correlation analysis of network forming glass based on comprehensive integration of experimental, theoretical and data sciences

• Project/Area Number: 20H04241
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61030:Intelligent informatics-related
• Research Institution: Gifu University
• Principal Investigator: 志賀 元紀 岐阜大学, 工学部, 准教授 (20437263)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 小原 真司 国立研究開発法人物質・材料研究機構, 先端材料解析研究拠点, 主幹研究員 (90360833) ; 小林 正人 北海道大学, 理学研究院, 准教授 (40514469) ; 平田 秋彦 早稲田大学, 理工学術院, 教授(任期付) (90350488) ; 小野寺 陽平 京都大学, 複合原子力科学研究所, 助教 (20531031)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2021)
• Budget Amount: ¥18,070,000 (Direct Cost: ¥13,900,000、Indirect Cost: ¥4,170,000); Fiscal Year 2022: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2021: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000); Fiscal Year 2020: ¥9,620,000 (Direct Cost: ¥7,400,000、Indirect Cost: ¥2,220,000)
• Keywords: ガラス / 中距離秩序 / 機械学習 / 量子化学 / 大規模系計算

Outline of Research at the Start

非晶質材料は電池材料や液晶パネル等の実用材料として必要不可欠である．しかしながら，その不規則な原子配置のために，高性能な材料を合理的に設計することは困難である．本研究では，機械学習と量子化学理論計算の融合により大規模な非晶質構造モデルの構築，非晶質構造に内在する構造秩序の効率的マイニング法および統計解析法を開発する．開発手法を用いて，いくつかの非晶質材料を解析し，構造秩序と物性・材料特性の関係の解明に貢献する．