| 研究課題/領域番号 |
20H04241
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61030:知能情報学関連
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| 研究機関 | 東北大学 (2021-2022)
岐阜大学 (2020) |
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研究代表者 |
志賀 元紀 東北大学, 未踏スケールデータアナリティクスセンター, 教授 (20437263)
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| 研究分担者 |
小原 真司 国立研究開発法人物質・材料研究機構, 先端材料解析研究拠点, 独立研究者 (90360833)
小林 正人 北海道大学, 理学研究院, 准教授 (40514469)
平田 秋彦 早稲田大学, 理工学術院, 教授(任期付) (90350488)
小野寺 陽平 京都大学, 複合原子力科学研究所, 助教 (20531031)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | ガラス / 中距離秩序 / 機械学習 / 量子化学 / 大規模系計算 |
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| 研究成果の概要 |
シリカガラスに代表されるネットワーク形成ガラスの構造モデル（原子配置データ）の構造秩序解析の開発に取り組んだ。まず、手法の検証のために、分子動力学・逆モンテカルロ法・量子化学理論計算に基づくによる大規模構造モデルを構築した。そして、ネットワークに含まれるリングの形状および局所的な多体相関に基づく構造秩序解析法を提案し、様々なガラスや結晶の構造秩序を定量的に評価した。また、電子顕微鏡などの計測データから構造秩序を直接評価するアプローチに取り組んだ。
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| 自由記述の分野 |
マテリアルズ・インフォマティクス
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
物質・材料科学において、機械学習などのデータ科学に基づく、データ駆動型の材料設計・探索に対する期待が高まっている。しかしながら、非晶質材料に対しては、構造秩序の研究が発展段階であるため、データ駆動型アプローチで必要となる有効な構造記述子の設計が困難であった。本課題で取り組んだ研究および成果は、ネットワーク形成ガラスの構造記述子の選択肢を増やし、また、計測データ解析を通じて新しい構造記述子の設計に関する方向性を見出せるものとなっている。したがって、本研究課題の成果は、ガラス材料の設計や探索の加速に寄与できると考えている。
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