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機械学習・次元削減手法による不規則構造のミクロスコピック解析

研究課題

研究課題/領域番号 23K20816
補助金の研究課題番号 21H01008 (2021-2023)
研究種目

基盤研究(B)

配分区分基金 (2024)
補助金 (2021-2023)
応募区分一般
審査区分 小区分13010:数理物理および物性基礎関連
研究機関国立研究開発法人物質・材料研究機構

研究代表者

田村 亮  国立研究開発法人物質・材料研究機構, マテリアル基盤研究センター, チームリーダー (20636998)

研究分担者 二村 保徳  筑波大学, システム情報系, 准教授 (30736210)
宮崎 剛  国立研究開発法人物質・材料研究機構, ナノアーキテクトニクス材料研究センター, グループリーダー (50354147)
櫻井 鉄也  筑波大学, システム情報系, 教授 (60187086)
研究期間 (年度) 2021-04-01 – 2025-03-31
研究課題ステータス 交付 (2024年度)
配分額 *注記
17,160千円 (直接経費: 13,200千円、間接経費: 3,960千円)
2024年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2023年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
2022年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
2021年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
キーワード不規則構造 / 分子動力学 / 機械学習 / 次元削減 / マテリアルズ・インフォマティクス / 分子動力学シミュレーション
研究開始時の研究の概要

近年,作成プロセスや添加物を様々変化させた大規模系の計算が実行でき,多種多様な不規則構造が作成できるようになった.そのため,不規則構造における局所構造の違いや,その違いを引き起こすメカニズムの解明が重要となっっている.しかしながら,これまでの古典力場に基づいた分子動力学計算の解析で一般的に利用されてきた,長時間・多数原子の統計量を用いた解析では,ミクロスコピックな現象を理解することができない.そこで,本研究提案では,各原子周りの構造と局所的な統計量(少ない統計量)を利用した不規則構造のミクロスコピック解析を,最新のマテリアルズ・インフォマティクス(MI)手法・次元削減手法を駆使して実現する.

研究実績の概要

本研究課題の目標は,少ない統計量から分子動力学計算で得られた様々な不規則構造を解析する手法を開発し,応用研究を実施することである.SiO2はガラス状態も含め,異なる温度・圧力条件下で多数の安定構造が存在する.2023年度は,この複数の安定構造に対して,開発した不規則構造解析用アルゴリズムを用いた,応用研究を実施した.これらの安定構造は,長距離秩序の観点からは、明確な違いがある.その一方で,短・中距離の構造は,多くの安定構造で類似しているため,短・中距離の構造のみで,構造的な違いを検出することは困難である.そこで,本研究では,分子動力学(MD)シミュレーションによって作成された8種類の状態に対して,局所構造の違いを検出するために,不規則構造解析用アルゴリズムを適用した.不規則構造解析用アルゴリズムはTS-LPP法とLAAF記述子の組み合わせによって構成されている教師なし次元削減手法である.この手法を利用し,どの次元まで削減するかを工夫することで,8種類全ての結晶状態が分類できる低次元空間を教師なしで見つけることに成功した.得られた低次元空間における各状態間の距離から,構造の類似性を議論することができる.そのため,低温における石英のβ-α転移の解析,α-石英の溶融-急冷過程における構造変化を解析した.この応用研究を通して,本研究計画で開発した不規則構造解析用アルゴリズムを利用することで,不規則構造の微視的構造変化を捉えることができることが示され,応用研究への有効性を示すことができた.

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

本年度は,2021年度に作成した不規則構造解析用アルゴリズムを用いた,応用研究を実施した.SiO2は温度圧力に依存して多くの結晶状態があり,それらを不規則構造解析用アルゴリズムで分類できるかの検証を行った.手法を工夫することで,正しく分類できる結果が得られ,成果をPhysical Chemistry Chemical Physics誌に発表した.本年度の目標は応用研究の発表であったため,概ね順調に進展していると考えている.

今後の研究の推進方策

来年度は本研究計画の最終年となるため,2021年度に作成した不規則構造解析用アルゴリズムを用いた応用研究および,手法を公開するためのプログラム整備を実施する.特に,第一原理計算手法CONQUESTとのシームレスな連携を可能とするオープンソースソフトウェアに仕上げる.

報告書

(3件)
  • 2023 実績報告書
  • 2022 実績報告書
  • 2021 実績報告書
  • 研究成果

    (8件)

すべて 2023 2022

すべて 雑誌論文 (7件) (うち査読あり 5件、 オープンアクセス 3件) 学会発表 (1件) (うち国際学会 1件)

  • [雑誌論文] Ranking Pareto optimal solutions based on projection free energy2023

    • 著者名/発表者名
      Tamura Ryo、Terayama Kei、Sumita Masato、Tsuda Koji
    • 雑誌名

      Physical Review Materials

      巻: 7 号: 9 ページ: 093804-093804

    • DOI

      10.1103/physrevmaterials.7.093804

    • 関連する報告書
      2023 実績報告書
  • [雑誌論文] Interpretable Fragment‐Based Molecule Design with Self‐Learning Entropic Population Annealing2023

    • 著者名/発表者名
      Li Jiawen、Sumita Masato、Tamura Ryo、Tsuda Koji
    • 雑誌名

      Advanced Intelligent Systems

      巻: 5 号: 10 ページ: 230018-230018

    • DOI

      10.1002/aisy.202300189

    • 関連する報告書
      2023 実績報告書
  • [雑誌論文] Determination of hyper-parameters in the atomic descriptors for efficient and robust molecular dynamics simulations with machine learning forces2023

    • 著者名/発表者名
      Lin Jianbo、Tamura Ryo、Futamura Yasunori、Sakurai Tetsuya、Miyazaki Tsuyoshi
    • 雑誌名

      Physical Chemistry Chemical Physics

      巻: 25 号: 27 ページ: 17978-17986

    • DOI

      10.1039/d3cp01922e

    • 関連する報告書
      2023 実績報告書
    • 査読あり
  • [雑誌論文] Bayesian optimization package: PHYSBO2022

    • 著者名/発表者名
      Motoyama Yuichi、Tamura Ryo、Yoshimi Kazuyoshi、Terayama Kei、Ueno Tsuyoshi、Tsuda Koji
    • 雑誌名

      Computer Physics Communications

      巻: 278 ページ: 108405-108405

    • DOI

      10.1016/j.cpc.2022.108405

    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Understanding Chemical Processes with Entropic Sampling2022

    • 著者名/発表者名
      Kaiya Yuji、Tamura Ryo、Tsuda Koji
    • 雑誌名

      Organic Process Research & Development

      巻: 26 号: 12 ページ: 3276-3282

    • DOI

      10.1021/acs.oprd.2c00254

    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Self-learning entropic population annealing for interpretable materials design2022

    • 著者名/発表者名
      Li Jiawen、Zhang Jinzhe、Tamura Ryo、Tsuda Koji
    • 雑誌名

      Digital Discovery

      巻: 1 号: 3 ページ: 295-302

    • DOI

      10.1039/d1dd00043h

    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Structural analysis based on unsupervised learning: Search for a characteristic low-dimensional space by local structures in atomistic simulations2022

    • 著者名/発表者名
      Tamura Ryo、Matsuda Momo、Lin Jianbo、Futamura Yasunori、Sakurai Tetsuya、Miyazaki Tsuyoshi
    • 雑誌名

      Physical Review B

      巻: 105 号: 7 ページ: 1-18

    • DOI

      10.1103/physrevb.105.075107

    • 関連する報告書
      2021 実績報告書
    • 査読あり
  • [学会発表] Search for a characteristic low-dimensional space by local structures and dimensionality reduction2022

    • 著者名/発表者名
      Ryo Tamura, Jianbo Lin, Yasunori Futamura, Tetsuya Sakurai, and Tsuyoshi Miyazaki
    • 学会等名
      WPI-MANA INTERNATIONAL SYMPOSIUM 2022
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 国際学会

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公開日: 2021-04-28   更新日: 2024-12-25  

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