文献データ収集支援システムの開発による大規模高次元物性データベースの構築

2018 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 16K14379
• 研究種目: 挑戦的萌芽研究
• 配分区分: 基金
• 研究分野: 無機材料・物性
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 岡本 ゆかり (桂ゆかり) 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 助教 (00553760)
• 研究期間 (年度): 2016-04-01 – 2019-03-31
• キーワード: 材料インフォマティクス / データベース / 熱電材料 / 第一原理計算 / 機械学習

研究成果の概要

論文中のグラフ画像から実験データを効率的に収集する世界初のWebシステムStarrydataを開発し、材料インフォマティクスのオープンデータベースを公開した。応用例として、熱電材料についての実験データ収集を進め、約2,500本の熱電材料に関する論文から15,000試料を超える膨大な実験データの収集に成功した。ベストデータに偏ることなく幅広い特性の試料を収録した点、データ一括ダウンロード機能を搭載した点で画期的である。得られた熱電特性データと第一原理計算データを合わせて電子緩和時間の評価に成功した。さらに、化学組成を入力とした熱電特性の機械学習を行い、平均誤差85%程度の熱電特性予測に成功した。

自由記述の分野

材料科学

研究成果の学術的意義や社会的意義

あらゆることがデータとしてAIに利用される現代、科学論文に掲載された実験データが、デジタルデータとして全く手に入らないのは時代遅れである。そこで本研究で開発したのは、論文中のグラフ画像から効率的に実験データを収集してデータベースを作成できるStarrydata webシステムである。例として約2500本の熱電材料の論文から約15000試料の実験データを収集して世界最大の熱電材料データベースを作成し、そのデータ解析により優れた熱電材料の特徴を解明した。今後は他の材料科学分野についても同様のデータベースを作成することで、AIを活用した材料開発の進歩に貢献したい。