| 研究領域 | データ記述科学の創出と諸分野への横断的展開 |
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| 研究課題/領域番号 |
23H04470
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| 研究種目 |
学術変革領域研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
学術変革領域研究区分(Ⅱ)
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
南谷 英美 大阪大学, 産業科学研究所, 教授 (00457003)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2024年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2023年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | トポロジカルデータ解析 / 機械学習 / パーシステントホモロジー / 機械学習ポテンシャル / アモルファス |
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| 研究開始時の研究の概要 |
複雑な構造における精度と計算コストのトレードオフを解決し、ナノスケール描像に基づいた物性理解を可能にするシミュレーション技術として、機械学習ポテンシャルに注目する。機械学習ポテンシャルをより高性能化するために、本研究では結合長や角度に基づく記述では抽出できない特徴をトポロジカルデータ解析、特にパーシステントホモロジーを応用して抽出することを行う。局所構造の変形に伴うパーシステント図の変化とエネルギーの変化の相関解明を行い、原子・分子のダイナミクスのシミュレーションに応用することを目指す。
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| 研究実績の概要 |
トポロジカルデータ解析を物性予測に結びつける試みを進め、パーシステントホモロジーから得られた情報を機械学習モデルの入力にすることで、アモルファス物質のポテンシャルエネルギーを予測する手法を開発した。特に、パーシステントホモロジー群の計算過程で得られる、サイクルの生成時刻と消滅時刻を2次元散布図の形で表現したパーシステンス図の活用に注力した。構造の情報から機械学習モデルによってポテンシャルエネルギーを予測する機械学習ポテンシャルでは、予測結果について、座標系の回転・並進や同種原子の入れ替えといった対称操作に対して不変性が要求される。アモルファス物質の構造から得られるパーシステンス図は、これらの対称操作に対して不変であるという特徴を持つため、機械学習ポテンシャルの入力に適していると考えられる。
これを実証するために、アモルファスカーボンについて、第一原理計算を用いて様々な構造とエネルギーのデータセットを作成し、パーシステンス図を畳み込みニューラルネットワークの入力とすることを試した。その結果、従来の機械学習ポテンシャルと同程度の精度でエネルギーの予測が可能であることが確認できた。
さらに、パーシステンス図が抽出している構造特徴の特徴量空間における分布が、グラフニューラルネットワークで抽出されているものと類似していることが判明した。
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| 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
機械学習ポテンシャルへの応用可能性を実証することができたため、概ね順調に進展している
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| 今後の研究の推進方策 |
今回の研究では１種類の元素のみが含まれる材料を対象としていた。実際の材料では複数の元素が含まれる場合が多い。複数の元素が含まれる場合にも、同様にして機械学習ポテンシャルの入力にパーシステンス図が使えるか、また、従来型の機械学習ポテンシャルの補助入力としてパーシステンス図が用いられるかを探る。
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