2023 年度研究成果報告書

マテリアルキュレーションのための物性間関係性データ作成・検索技術

研究課題

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研究課題/領域番号	19K05287
研究種目	基盤研究(C)
配分区分	基金
応募区分	一般
審査区分	小区分29030:応用物理一般関連
研究機関	国立研究開発法人物質・材料研究機構
研究代表者	吉武道子国立研究開発法人物質・材料研究機構, 電子・光機能材料研究センター, NIMS特別研究員 (70343837)
研究期間 (年度)	2019-04-01 – 2024-03-31
キーワード	物性間関係性 / 自然言語処理 / ネットワーク型データベース / 科学原理
研究成果の概要	物性間の関係性に関する情報を、収集＆データベース化して、検索する技術を開発した。収集源として、既に関係性に関する科学的根拠が確立したものを収録している教科書的な文献のみを対象とすること、つまり論文は含めないことが重要である。また、教科書的な文献の文言（自然言語）から、係り受けなどの文脈を利用する自然言語処理技術を用いて物性間の関係性のみを抽出する技術を開発した。その際に必要となる辞書も作成した。さらに、物性間の定量的関係性を抽出するために、文献中から関係性を記述した数式を抽出し、数式中に含まれる記号を、本文中に記載の物性名と紐づける技術も開発した。
自由記述の分野	マテリアルズインフォマティクス
研究成果の学術的意義や社会的意義	数値データのみではなく、文字で表記された情報（＝データ）をコンピュータ処理して材料科学分野において利用することは、数値データの取得に時間とコストのかかる材料分野において非常に重要である。例えば、既存のデータがない添加元素が多く含まれる合金などにおいて、測定の困難な熱伝導率の値を、科学原理に基づいて、測定の容易な電気伝導率の値から推定できるなどの利点をもたらす。また、機械学習により最適化ができたとしても、その材料がよい理由がブラックボックスでは考慮外の特性に予期せぬ劣化の可能性があり、科学原理に基づいた物性間の関係性データベースを用いることで、そのような考慮外の事態を防ぐことができる。