| 研究課題/領域番号 |
17K19953
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| 研究機関 | 北海道大学 |
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研究代表者 |
瀧川 一学 北海道大学, 情報科学研究科, 准教授 (10374597)
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| 研究期間 (年度) |
2017-06-30 – 2020-03-31
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| キーワード | 機械学習 / データ駆動科学 / データマイニング / マテリアルズインフォマティクス |
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| 研究実績の概要 |
本課題では、現在までに得られたデータに基づいて合理的、効率的、かつ、網羅的に候補物質を絞り込むデータ駆動型の帰納的な探索技術の確立を目指す。特に、時間のかかる精密な電子状態計算や実験を伴わず、機械学習のみに基づいて超高速な物性予測をデータ駆動で行うための枠組みとベストプラクティスの体系化を目標とする。
本年度は、メタン酸化カップリング反応や水性ガスシフト反応における多元不均一触媒の解析について次の３つの観点で研究を行った。（１）二元系触媒のd-band centerなど触媒活性と相関することが知られており従来は電子状態計算により計算してきた量をデータ駆動で予測した場合の定量的解析、（２）より直接的に触媒活性と相関がある吸着エネルギーの電子状態計算とその結果のデータ駆動予測での定量的解析、（３）メタン酸化カップリング反応などの実際の実験による触媒活性の文献報告値のデータを活用した触媒組成や反応条件の定量的解析。特に、データ自体のクオリティコントロール、機械学習手法や記述子の選択に関する評価、サンプル数がどの程度あればどの程度の精度が得られるかの定量評価など、多角的な解析を行った。得られた結果は論文としてまとめ各々出版された。研究協力者の北海道大学触媒化学研究所の研究者とは定期的に打合せを行い、民間企業からの排ガス浄化のデータや、新たな文献データの収集など、新たなデータや対象についても検討、整備を行っており、次年度でこれらのデータや問題について研究がさらに展開できる計画である。
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| 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
計画していた研究課題について研究実績の概要で述べたとおり一定の成果が得られた。また論文やブックチャプターとしても採択、出版され、またアメリカ化学会の年会にinviteされ「Machine Learning for Catalysis Research」のセッションで講演も行った。
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| 今後の研究の推進方策 |
（３）の文献データの解析については、出版データにおける条件の不均一性や計測値のばらつき、組成データとしての性質、データ全体としては多数の元素を含むため特徴次元の増大の対処、現在得られているデータに基づく材料探索へ向けての方法論の精査など、様々な検討課題が得られており、それらを一つづつ検討していく計画である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
計画していた人件費・謝金用途(短期支援員の雇用)ができなかった分の剰余分であり、次年度の短期支援員補助分あるいは旅費などに利用する計画である。
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