| 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 |
17H06469
|
|---|
| 研究機関 | 名古屋大学 |
|---|
研究代表者 |
一木 輝久 名古屋大学, 未来社会創造機構, 特任准教授 (40711156)
|
|---|
| 研究分担者 |
大関 真之 東北大学, 情報科学研究科, 准教授 (80447549)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2017-06-30 – 2022-03-31
|
| キーワード | 統計力学 / 機械学習 / マテリアルズ・インフォマティクス / 最適化問題 / ネットワーク・アーキテクチャ / 量子アニーリング |
|---|
| 研究実績の概要 |
本研究の目的は材料開発をアシストする人工知能を開発すべく、①材料の構造ー機能の相関を抽出し、材料観察データから材料物性を明らかにする②最適な計測法を提案する③材料観察データとそれを読み解く機械学習の背景にある数理を解明し、推定を高速・高精度化することである．これによって、従来のデータサイエンスの応用としてのマテリアルズ・インフォマティクスにとどまらず、数学的に妥当な新しい情報科学と物理学の融合領域の学理構築を目指すものである．
当該年度は①に対して[1]ナノチューブを分散したポリマーの顕微鏡観察画像からナノチューブの配向性および電気伝導度の推定、[2]ABAトリブロックコポリマーの３次元構造データから力学物性を推定、[3]量子アニーリングによる原子の３次元配置再構成を実施した．また、②に対して[4]リザバーコンピューティングを利用した能動型実験法の検討、③に対して[5]位相振動子ネットワークの厳密な解析手法の開発、[6]連続状態マルコフ連鎖モンテカルロ法の離散最適化問題への拡張を実施した．
研究項目[1]と[2]ではデータから定量的な物性値の推定が得られている．研究項目[3]に関しては量子アニーリングを実際の材料科学へ応用した先駆的な研究となっている．研究項目[4]では否定的な結果が得られた．リザバーコンピューティングを利用して能動的に対象を測定する機械を構築する予定であったが、echo state propertyと呼ばれる条件のために、機械が柔軟な実験計画を立てられないという問題が判明した．研究項目[5]では位相振動子系の同期状態を厳密に記述する簡易な方法を考案したが、副次的に研究項目[4]の問題を克服する可能性も見えてきた．リザバーコンピューティングで従来取り扱われてこなかったネットワークを利用することで、従来のリザバーコンピューティングの計算能力を超える可能性がある．
|
| 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
「研究実績の概要」で挙げた課題①の研究項目[1]および[2]については物性の定量的推定がある程度できており、概ね計画通りに遂行していると言える．また研究項目[3]についてはまだ基礎的な段階に留まっているものの、量子アニーリングを材料研究に応用した実例として新しく、先見性のある内容である．課題②の研究項目[4]については、検討段階で従来考えていたリザバーコンピューティングなどの従来の機械学習では課題解決ができないことが判明したため方針転換を必要とする．これに対して課題③の研究項目[5]で、位相振動子ネットワークを特殊な条件下に置くことで、従来考えられなかった複雑な振る舞いが実現することが示された．この応用として課題②の解決でボトルネックとなっていたリザバーの振る舞いの単純性を克服できる可能性がある．異なる課題の結果が複合して、課題②を解決する方針が得られたと言える．研究項目[6]についてもおおむね計画通りに遂行している．以上から、本研究は「おおむね順調に進展している」と結論づけた．
|
| 今後の研究の推進方策 |
「研究実績の概要」で挙げた課題②について、リザバーコンピューティングなど従来の時系列データへの機械学習的なアプローチでは実験計画・能動的計測の機械化を十分に実現できない可能性が出てきた．一方で、課題③の研究項目[5]で、従来のリザバーを超えるネットワーク・アーキテクチャとして位相振動子系を利用できる可能性が出てきた．今後この成果を発展させ、従来のリザバーとは異なるネットワークの計算能力について検証を重ねる予定である．
また、分野横断的に新たな学理を構築するため、異分野との連携を強化していく予定である．機械学習、データサイエンス、マテリアルズ・インフォマティクスは応用段階においては実データが必要不可欠であり、実験班との連携が欠かせないものとなる．一方、昨今の世界情勢を鑑みると、必ずしも潤沢なデータは物理的にも手に入れることができるとは限らない．従来より本研究班は、理論班と実験班の両者の機動性を高めるため、班の連携と独立の両面を担保できるよう、ディベロッパー側の立場を取って手法そのものを主な研究の対象としてきた．ディベロッパーとしてより強力な成果を出すため、今後は数学班との連携も強化していく．現在開発を進めている手法そのものの問題で難しいものは、そのほとんどが数学の問題であるため、数学班との連携を強化することで多くの課題を解決できる可能性がある．また昨今の世界情勢でも、連携して成果を出すことに物理的なハードルが低いことも、今後、数学班との連携を強化していくことの一つの理由である．
|
