神経回路数理モデルによる高精度原子間ポテンシャル開発とセラミックスへの応用

2015 年度 実施状況報告書

• 研究課題/領域番号: 15K14122
• 研究機関: 名古屋大学
• 研究代表者: 松永 克志 名古屋大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (20334310)
• 研究期間 (年度): 2015-04-01 – 2017-03-31
• キーワード: ニューラルネットワーク / 原子間ポテンシャル / 第一原理計算 / シミュレーション / 格子欠陥

研究実績の概要

本研究は、セラミックスの構造と機能に関する原子シミュレーションを、従来より格段に高い計算精度で行うため、情報科学を活用した原子間ポテンシャルの開発を目指す。脳神経系の情報処理機構を模した数理モデル（ニューラルネットワーク）に基づき、第一原理計算と同精度の原子シミュレーションを実現する原子間ポテンシャルを開発する。酸化物セラミックスに適用し、ポテンシャルの妥当性・有効性を検討する。本年度は以下の検討を行い、成果を得た。
(1)原子間ポテンシャルのためのニューラルネットワークの検討：ニューラルネットワークの内部構造について検討した。ニューロンの連結構造として、階層型ニューラルネットワークを用いた。階層数および各階層のニューロン数について基礎的検討を行い、階層数は２、ニューロン数は数十の構造が、複雑な相互作用を持つ物質計算には必要であろうと結論付けた。これに基づき、基本プログラムの作成を行った。
(2)学習データおよびテストデータの準備：ニューラルネットワークに学習させる数多くの第一原理計算データを準備するため、第一原理計算を行った。本研究ではプログラムのテストを兼ねて、Si, Alなどの単純金属を中心に検討を進め、データ数としては2000以上のデータセットを作成した。それを用いてニューラルネットワークの学習を行い、1原子あたり10-2 eV程度のエネルギー精度は達成した。しかし最終目標の10-3 eVの精度は得られなかったため、学習の際に行うニューラルネットワークのパラメータの最適化手法に問題があるとみて、最適化手法の基礎的検討を行った。

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

基本プログラムの作成および学習・テストデータの準備の状況は当初計画していた通りである。

今後の研究の推進方策

継続して、プログラムの改良とセラミックスへの適用に試みる。とくにプログラム面では、ニューラルネットワークのパラメータの最適化手法が問題であることが判明したため、この点を次年度早々に解決していきたい。

次年度使用額が生じた理由

物品が研究申請時より少し安価に購入ができたため。

次年度使用額の使用計画

計画通り、次年度の旅費に組み込んで使用する予定である。