2021 年度研究成果報告書

インフォマティクスと構造データを活用した高分子材料の機能予測研究

研究課題

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研究課題/領域番号	18H03850
研究種目	基盤研究(A)
配分区分	補助金
応募区分	一般
審査区分	中区分26:材料工学およびその関連分野
研究機関	国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構
研究代表者	前川康成国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構, 高崎量子応用研究所, 副所長 (30354939)
研究分担者	川勝年洋東北大学, 理学研究科, 教授 (20214596) 小泉智茨城大学, 理工学研究科(工学野), 教授 (00343898) 大和田謙二国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構, 関西光科学研究所放射光科学研究センター, グループリーダー (60343935) 趙躍国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構, 高崎量子応用研究所先端機能材料研究部, 上席研究員 (30450307) 大道正明国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構, 高崎量子応用研究所先端機能材料研究部, 主幹研究員 (10625453) 廣木章博国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構, 高崎量子応用研究所先端機能材料研究部, 主幹研究員 (10370462)
研究期間 (年度)	2018-04-01 – 2022-03-31
キーワード	高分子電解質膜 / 燃料電池 / 放射線グラフト重合 / マテリアルズ・インフォマティクス / 機械学習 / 中性子小角散乱 / 粗視化分子動力学シミュレーション
研究成果の概要	本研究では、放射線グラフト重合で作製した高分子機能性材料の導電性などの機能予測に、ランダムフォレスト法が適していることを見出した。機能性に影響を及ぼす重要なパラメータを解明することで、機能向上のための材料設計指針を得ることができた。また、量子ビームを用いた高分子機能性材料の構造解析により、機能性発現の構造的要因を明らかにするとともに、機能予測のための構造データを取得することができた。更に、粗視化分子動力学シミュレーションにより構造の可視化、及び数値化に成功し、本シミュレーションが構造データの拡充に有用であることを示した。
自由記述の分野	高分子機能性材料
研究成果の学術的意義や社会的意義	高分子機能材料は、無機材料に比べ、機能性を支配する組成、化学構造や階層構造など特徴パラメータが多いため、機械学習の適用が困難とされてきたが、本研究において、高分子機能性材料の機能予測手法の構築、機能発現の構造因子解明などの成果を上げたことは、学術的に意義がある。また、高分子機能性材料にインフォマティクスを活用できることを示したことで、日本が得意とする機能性材料の研究開発の更なる国際競争力強化をもたらすと期待される。