| 研究領域 | ハイパーマテリアル：補空間が創る新物質科学 |
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| 研究課題/領域番号 |
19H05820
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| 研究種目 |
新学術領域研究(研究領域提案型)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
理工系
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| 研究機関 | 統計数理研究所 |
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研究代表者 |
吉田 亮 統計数理研究所, 先端データサイエンス研究系, 教授 (70401263)
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| 研究分担者 |
桂 ゆかり 国立研究開発法人物質・材料研究機構, 統合型材料開発・情報基盤部門, 主任研究員 (00553760)
竹森 那由多 大阪大学, 量子情報・量子生命研究センター, 准教授 (10784085)
野澤 和生 鹿児島大学, 理工学域理学系, 准教授 (00448763)
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| 研究期間 (年度) |
2019-06-28 – 2024-03-31
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| 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 / 機械学習 / 第一原理電子状態計算 |
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| 研究成果の概要 |
準周期系物質群「ハイパーマテリアル」を対象とするマテリアルズインフォマティクスの学術基盤を構築した（準結晶・近似結晶の組成予測、XRDに基づく相同定、第一原理電子状態計算、結晶構造予測、記述子など）。準結晶・近似結晶の組成・物性・相図を網羅的に集積したオープンデータベースHYPODを開発した。これは準結晶分野における世界初の包括的データベースである。機械学習グループは、このデータベースを用いて熱力学的に安定な準結晶を形成する化学組成を予測するモデルを構築し、多数の新規準結晶を発見することに成功した。これらは、40年に渡る準結晶研究の歴史において、機械学習が発見した初めての物質である。
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| 自由記述の分野 |
マテリアルズインフォマティクス
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本グループはハイパーマテリアルズインフォマティクスという準結晶研究の新機軸を創出した。データ駆動型研究のためのオープンデータを構築し、準結晶・近似結晶の組成予測や深層学習基づく相同定など，機械学習の実践により多くの新物質を発見することに成功した。これらは、40年に渡る準結晶研究の歴史において、機械学習が発見した初めての物質である。また、表面解析、触媒研究、バンド計算、高次元電子構造計算のアルゴリズム開発、分子動力学計算によるハイパーマテリアルの異常高温比熱の起源解明など、計算科学的手法に基づく準結晶研究の学術基盤を構築した。
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