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2020 年度 実績報告書

ハイパーマテリアルのインフォマティクスとhidden orderの探索

計画研究

研究領域ハイパーマテリアル:補空間が創る新物質科学
研究課題/領域番号 19H05820
研究機関統計数理研究所

研究代表者

吉田 亮  統計数理研究所, データ科学研究系, 教授 (70401263)

研究分担者 桂 ゆかり  東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 特任助教 (00553760)
上田 那由多 (竹森那由多)  岡山大学, 異分野基礎科学研究所, 特任助教 (10784085)
野澤 和生  鹿児島大学, 理工学域理学系, 准教授 (00448763)
研究期間 (年度) 2019-06-28 – 2024-03-31
キーワードマテリアルズインフォマティクス / 準結晶 / データベース / 電子構造計算 / 機械学習
研究実績の概要

当該年度の達成事項は、以下の通りである。
(1) 準結晶を予測する機械学習モデルの開発に取り組んだ。モデルの入力変数は化学組成である。出力変数は、準結晶、近似結晶、通常の周期結晶を表すクラスラベルである。学習データとして、これまでに発見された準結晶、近似結晶、結晶の化学組成を用いて、3クラス分類問題を解く機械学習モデルを訓練した。さらに、アルミニウムと遷移元素を含む三元合金系の全ての探索空間を対象に仮想スクリーニングを実施し、予測された準結晶相と文献から抽出した実験相図と比較した。相図の予測精度は適合率が約0.793、再現率は約0.714に達することが分かった。特に、通常の結晶相はほぼ完ぺきに予測できることが判明した。
(2) Al系準結晶・近似結晶の相図を過去の論文から抽出して、機械学習による準結晶・近似結晶の予測結果の評価に使えるようにした。準結晶・近似結晶の組成を過去の論文から抜き出して、機械学習による準結晶・近似結晶の予測や評価に使えるようにした。準結晶・近似結晶の各種物性値の温度依存性の図を過去の論文から抜き出して、デジタルデータ化した。
(3) A04班の酒井志朗氏と共同で、弱結合準周期超伝導体における実験観測量で、準周期系や準結晶においてはフェルミ面が存在しないことに起因してBCS理論で知られている値との有意な差が現れることを明らかにした。これは、最近Al-Mg-Zn準結晶で初めて発現した準結晶超伝導状態と矛盾せず、さらに周期系の超伝導と準結晶の超伝導を区別する指標を与えるものである。
(4) 密度汎関数理論に基づく第一原理計算によりAu-Al-Tb近似結晶(111)表面の安定構造を調べ、A01班の実験結果を支持する結果を得た。準結晶表面を第一原理計算で扱う際のクラスタモデルについて、クラスタサイズと計算精度の関係を調べた。

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

(1) 準結晶の組成予測については、一定の予測精度を有する機械学習モデルを開発することに成功した。現在、このモデルの予測精度向上を図りつつ,モデルの予測結果に基づき領域内の共同研究者が合成実験に取り組んでいる。最終的には、半導体準結晶、高温超伝導準結晶、強磁性準結晶、表面単元素準結晶など、特異的な物性を持つハイパーマテリアルを発見したい。
(2) 相図上の相領域データセットは、65の合金系について613相(うち準結晶・近似結晶は148相)を収集した。組成は、263の合金系に対し準結晶・近似結晶の857組成を収集した。物性値のデータセットは、68論文中の206個の図から、338 試料について収集した。
(3) 準結晶における電子・フォトニックバンド構造計算の開発を行っている。現行の固有値解法の部分をDavidson法やConjugate-gradient法に対応できるように書き換えを行ってきた。
(4) 最近発見された反強磁性1/1近似結晶であるAu-Al-Tbの表面構造を、領域内の共同研究で明らかにすることができた。第一原理計算で準結晶表面を扱う際のクラスタモデルの計算精度について詳細に調べ、計算誤差の傾向や限界、期待される精度などについて知見を積み重ねることができた。

今後の研究の推進方策

(1) 機械学習のブラックボックスモデルに内在する入出力のルールを抽出することで,準結晶と近似結晶の相形成に関する法則がみえてきた。この法則は,原子のファンデルワールス半径や平均遍歴電子数の分布に関する5つの単純な式で表される。これらの条件は新しい準結晶を探索するための設計指針になる可能性がある。物質探索のみならず、機械学習を駆動力に準結晶の形成メカニズムの解明に迫りたい。
(2) Al系以外の準結晶・近似結晶の相図を探索する。また、電気伝導率の絶対値と温度係数の相関を結晶やアモルファスのデータと比較して、準結晶・近似結晶の特徴を明らかにする。
機械学習によるバンドギャップ予測において、ギャップが0となる金属から半導体まで、連続的に変化する電気伝導率の温度依存性の活用方法を検討する。
(3) 準結晶の電子・フォトニックバンド構造は結晶の場合と異なり、バンドごとにブリルアンゾーンの大きさが異なるという特徴を持つ。これに起因して、ブリルアンゾーン内のみの固有値をバンド構造や状態密度に反映させる必要がある。この問題点を解決し、Octagonal Beenker tiling上で計算を実行する予定である。
(4) Ag-In-Yb準結晶表面での単元素準結晶超薄膜の形成過程における、局所的な表面緩和の影響を調べる。準結晶表面における吸着ポテンシャルエネルギー面の計算高速化手法について調査検討する。第一原理計算により、準結晶表面の分子吸着構造を調べる。

  • 研究成果

    (37件)

すべて 2021 2020 その他

すべて 雑誌論文 (9件) (うち国際共著 2件、 査読あり 7件、 オープンアクセス 4件) 学会発表 (27件) (うち国際学会 1件、 招待講演 24件) 備考 (1件)

  • [雑誌論文] A general class of transfer learning regression without implementation cost2021

    • 著者名/発表者名
      Shunya Minami, Song Liu, Stephen Wu, Kenji Fukumizu, Ryo Yoshida
    • 雑誌名

      Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence (in press)

      巻: - ページ: -

    • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
  • [雑誌論文] Recreation of the periodic table with an unsupervised machine learning algorithm2021

    • 著者名/発表者名
      Minoru Kusaba, Chang Liu, Yukinori Koyama, Kiyoyuki Terakura, Ryo Yoshida
    • 雑誌名

      Scientific Reports

      巻: 11 ページ: 4780

    • DOI

      10.1038/s41598-021-81850-z

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Boosting the thermoelectric performance of Fe2VAl-type Heusler compounds by band engineering2021

    • 著者名/発表者名
      F. Garmroudi, A. Riss, M. Parzer, N. Reumann, H. Muller, E. Bauer, S. Khmelevskyi, R. Podloucky, T. Mori, K. Tobita, Y. Katsura, and K. Kimura
    • 雑誌名

      Phys. Rev. B

      巻: 103 ページ: 085202-1-14

    • DOI

      10.1103/PhysRevB.103.085202

    • 査読あり / 国際共著
  • [雑誌論文] Machine learning to predict quasicrystals from chemical compositions2021

    • 著者名/発表者名
      Chang Liu, Erina Fujita, Yukari Katsura, Yuki Inada, Asuka Ishikawa , Ryuji Tamura, Kaoru Kimura, and Ryo Yoshida
    • 雑誌名

      -

      巻: - ページ: -

    • DOI

      10.21203/rs.3.rs-240290/v1

    • オープンアクセス
  • [雑誌論文] Accuracy of Cluster Model Calculations for Quasicrystal Surface2021

    • 著者名/発表者名
      Masanori Sato, Takanobu Hiroto, Yoshitaka Matsushita, Kazuki Nozawa
    • 雑誌名

      MATERIALS TRANSACTIONS

      巻: 62 ページ: 350-355

    • DOI

      10.2320/matertrans.MT-MB2020015

    • 査読あり
  • [雑誌論文] マテリアルズインフォマティクスによる新物質探索:高分子材料の設計を中心に.2021

    • 著者名/発表者名
      吉田亮
    • 雑誌名

      医学の歩み

      巻: 276 ページ: 861-865

  • [雑誌論文] Physical properties of weak-coupling quasiperiodic superconductors2020

    • 著者名/発表者名
      Nayuta Takemori, Ryotaro Arita, and Shiro Sakai
    • 雑誌名

      PHYSICAL REVIEW B

      巻: 102 ページ: 115108-1-8

    • DOI

      10.1103/PhysRevB.102.115108

    • 査読あり
  • [雑誌論文] Search for the boron quasicrystal by first-principle-calculation2020

    • 著者名/発表者名
      Takahiro Takahashi, Koichi Kitahara, Yukari Katsura, Junpei Okada, Yu-ichiro Matsushita and Kaoru Kimura
    • 雑誌名

      Solid State Sciences

      巻: 108 ページ: 235419-1-9

    • DOI

      10.1016/j.solidstatesciences.2020.106377

    • 査読あり
  • [雑誌論文] Bayesian Algorithm for Retrosynthesis2020

    • 著者名/発表者名
      Zhongliang Guo, Stephen Wu, Mitsuru Ohno, Ryo Yoshida
    • 雑誌名

      Journal of Chemical Information and Modeling

      巻: 60 ページ: 4474-4486

    • DOI

      10.1021/acs.jcim.0c00320

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [学会発表] 超伝導ハイパーマテリアルにおける相関効果2021

    • 著者名/発表者名
      竹森那由多
    • 学会等名
      日本物理学会 第76回年次大会(2021年)
    • 招待講演
  • [学会発表] マテリアルズインフォマティクス概説2021

    • 著者名/発表者名
      吉田亮
    • 学会等名
      日本化学会 第101春季年会(2021)
    • 招待講演
  • [学会発表] 機械学習による予測と発見:準結晶と高分子研究への適用事例2021

    • 著者名/発表者名
      吉田亮
    • 学会等名
      物質・材料研究機構 MaDIS研究交流会
    • 招待講演
  • [学会発表] データ駆動型材料研究の現在と未来2021

    • 著者名/発表者名
      吉田亮
    • 学会等名
      日本化学会第38回コロイド界面技術シンポジウム「みんなを元気にするすごい技術 アフターコロナの研究開発 ~動向/指針/変化する研究」
    • 招待講演
  • [学会発表] XenonPyハンズオンセミナー(コントリビュータ向けチュートリアル)2021

    • 著者名/発表者名
      Stephen Wu, Chang Liu, Qi Zhang, 吉田亮
    • 学会等名
      第6回XenonPyハンズオンセミナー
  • [学会発表] データ科学の視点からみた計算科学との価値共創の在り方2021

    • 著者名/発表者名
      吉田亮
    • 学会等名
      JST-CRDSS俯瞰セミナーシリーズ「数学と自然科学、工学の連携」
    • 招待講演
  • [学会発表] マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と応用:機械学習による物質・材料の表現と生成2021

    • 著者名/発表者名
      吉田亮
    • 学会等名
      兵庫県マテリアルズ・インフォマティクス講演会(第5回)
    • 招待講演
  • [学会発表] Advances in Polymer Informatics: Challenges and Potentials2021

    • 著者名/発表者名
      Ryo Yoshida
    • 学会等名
      NSF-JST joint workshop on Thermal Transport, Materials Informatics and Quantum Computing
    • 招待講演
  • [学会発表] Starrydata: an open database of experimental data from published plot images2020

    • 著者名/発表者名
      Y. Katsura
    • 学会等名
      Flagship Workshop Digital Event - Open Databases Integration for Materials Design International Conference
    • 国際学会 / 招待講演
  • [学会発表] 高分子MIのオーバービュー2020

    • 著者名/発表者名
      吉田亮
    • 学会等名
      高分子学会Webinar
    • 招待講演
  • [学会発表] マテリアルズインフォマティクス:黎明期からの脱却に向けて2020

    • 著者名/発表者名
      吉田亮
    • 学会等名
      日本化学会 講演会「インフォマティクス技術の導入から産業応用まで~高分子・機能性材料・バイオ・半導体」
    • 招待講演
  • [学会発表] マテリアルズインフォマティクス:機械学習による設計と合成の自動化2020

    • 著者名/発表者名
      吉田亮
    • 学会等名
      CBI学会2020年大会
    • 招待講演
  • [学会発表] 材料研究を変革する統計的機械学習の先進技術2020

    • 著者名/発表者名
      吉田亮
    • 学会等名
      SciPy Japan 2020
    • 招待講演
  • [学会発表] 統計的機械学習による材料の表現と生成:新分野の開拓と障壁2020

    • 著者名/発表者名
      吉田亮
    • 学会等名
      日本学術振興会・第133委員会 第246回研究会
    • 招待講演
  • [学会発表] マテリアルズインフォマティクス概論2020

    • 著者名/発表者名
      吉田亮
    • 学会等名
      CMCリサーチセミナー
    • 招待講演
  • [学会発表] データ駆動型物質・材料研究を駆動する統計的機械学習の先進技術:準結晶への応用など2020

    • 著者名/発表者名
      吉田亮
    • 学会等名
      日本学術振興会・第133委員会 第246回研究会
    • 招待講演
  • [学会発表] 機械学習による準結晶の組成予測2020

    • 著者名/発表者名
      吉田亮
    • 学会等名
      第14回物性科学領域横断研究会
    • 招待講演
  • [学会発表] マテリアルズインフォマティクスの概論と記述子、実験計画法の設計2020

    • 著者名/発表者名
      吉田亮
    • 学会等名
      技術情報協会セミナー
    • 招待講演
  • [学会発表] 統計的機械学習による材料の表現と生成:新分野の開拓と障壁2020

    • 著者名/発表者名
      吉田亮
    • 学会等名
      機能性色素部会・エレクトロニクス部会合同 公開講演会「マテリアルインフォマティクスの最近の動向」
    • 招待講演
  • [学会発表] スモールデータの壁を乗り越えるための MI 技術2020

    • 著者名/発表者名
      吉田亮
    • 学会等名
      第13回日本化学連合シンポジウム「AI、IoT 活用による実験のスマート化」
    • 招待講演
  • [学会発表] 物質・材料研究におけるデータ科学の活用:基礎と応用2020

    • 著者名/発表者名
      吉田亮
    • 学会等名
      Science & Technologyセミナー
    • 招待講演
  • [学会発表] データ科学による新物質の探索:現状と展望2020

    • 著者名/発表者名
      吉田亮
    • 学会等名
      2020年度統計関連学会連合大会
    • 招待講演
  • [学会発表] ベイズ推論に基づく有機化合物の合成経路設計2020

    • 著者名/発表者名
      Guo Zhongliang, 吉田亮
    • 学会等名
      2020年度統計関連学会連合大会
  • [学会発表] 高分子材料研究を駆動する統計的機械学習の先進技術2020

    • 著者名/発表者名
      吉田亮
    • 学会等名
      第81回応用物理学会秋季学術講演会シンポジウム
    • 招待講演
  • [学会発表] ベイズ推論に基づく逆合成経路探索2020

    • 著者名/発表者名
      Guo Zhongliang, 吉田亮
    • 学会等名
      第9回生命医薬情報学連合大会(IIBMP2020)
  • [学会発表] マテリアルズインフォマティクスの諸問題:スモールデータの壁を乗り越える2020

    • 著者名/発表者名
      吉田亮
    • 学会等名
      日本学術振興会 145委員会 第168回研究会
    • 招待講演
  • [学会発表] Machine Learning for Materials Discovery2020

    • 著者名/発表者名
      Ryo Yoshida
    • 学会等名
      Bristol-ISM Data Science Seminar Series
    • 招待講演
  • [備考] XenonPy: Python library for materials informatics

    • URL

      https://xenonpy.readthedocs.io/en/latest/

URL: 

公開日: 2021-12-27  

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