次世代材料探索のための離散幾何解析推進

2021 年度 研究成果報告書

• 研究領域: 次世代物質探索のための離散幾何学
• 研究課題/領域番号: 17H06460
• 研究種目: 新学術領域研究(研究領域提案型)
• 配分区分: 補助金
• 審査区分: 理工系
• 研究機関: 東北大学
• 研究代表者: 小谷 元子 東北大学, 材料科学高等研究所, 教授 (50230024)
• 研究分担者: 大西 立顕 立教大学, 人工知能科学研究科, 教授 (10376387) ; 内藤 久資 名古屋大学, 多元数理科学研究科, 准教授 (40211411) ; 高見 誠一 名古屋大学, 工学研究科, 教授 (40311550) ; 一木 輝久 名古屋大学, 未来社会創造機構, 特任准教授 (40711156) ; 古田 幹雄 東京大学, 大学院数理科学研究科, 教授 (50181459) ; 青柳 岳司 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 材料・化学領域, 総括研究主幹 (50786241) ; 下川 航也 埼玉大学, 理工学研究科, 教授 (60312633) ; 橋本 幸士 京都大学, 理学研究科, 教授 (80345074)
• 研究期間 (年度): 2017-06-30 – 2022-03-31
• キーワード: 離散幾何学 / トポロジー / 材料 / 階層ネットワーク

研究成果の概要

本研究課題では、原子・分子が作るミクロな構造とその物質材料が持つマクロな性質や機能との関係を記述・解析できる「離散幾何解析」という数学の枠組みを発展させ、材料科学者と連携して、構造から機能を予測したり（順問題）、求める機能を発現する構造を予見したり（逆問題）する取り組みを支援した。特に、「数学」「材料の理論」「材料の実験」「データ科学」という異なる分野の研究者の間で自発的な連携を促すための種々の仕組みを導入し、次世代物質探索につながる成果の創出に寄与した。

自由記述の分野

数学、微分幾何学、離散幾何解析学

研究成果の学術的意義や社会的意義

近年、データと人工知能（AI）を用いた物質材料の探索が盛んになっているが、ミクロな構造とマクロな性質との関係を調べ、求める性質を実現するための構造を予測する逆問題を解くことは簡単ではない。複雑な構造が持つ本質的な情報を見つけてミクロとマクロの関係を階層横断的に理解して逆問題を解くために、「数学」「材料の理論」「材料の実験」「データ科学」の連携を促して道すじを示すことを支援したことが、本課題の社会的意義である。また、これらの連携に主体的に関与することで、特に若手研究者が従来にない視点での研究テーマを見出せたことに、学術的意義があると言える。