2006 Fiscal Year Annual Research Report
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17300030
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
岩田 修一 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 教授 (50124665)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
陳 迎 東京大学, 大学院工学系研究科, 助教授 (40372403)
金田 保則 東京大学, 大学院工学系研究科, 助手 (00262048)
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| Keywords | データ駆動 / 材料設計 / 設計手法 / データマイニング / 半経験的手法 / 第一原理計算 / ソフトウエアモデル / 材料メタデータs |
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| Research Abstract |
これまで開発したプラットフォーム上に、論文等に報告された実験値、既往の微視的〜巨視的モデルを活用して算出したデータ、モデルの物理的な意味、パラメータ間の現象論的相関を表現した経験則を組み合わせて、順問題解法の高速化、収束性の向上を検討した。代表的な材料設計問題を選定し、精度の良い高品質のデータと複数の視点からの説明が可能な論理的な整合性の高いモデルが存在する統計的に局所的な最適化処理と求解が有効な場合と、計算値、実験値ともに含むデータの大局的な俯瞰と分類とを繰り返しながら材料設計を進める場合とに分類した。そして、後者については、ニューラルネットワーク、自己組織化マップやラフセットのような現象論的であっても簡便な相関導出手法を活用して、データ生成との同期をとることを検討した。
構造マップの本質はデータの高品質化と非明示的な解の創発にある。そこで構造マップ上での多様な解の比較・対比・編集・分類・汎化・集約によるアドホックな経験則の獲得、普遍性のある原理による近似を通して、系統的な実験値の少ない窒化物についての電子状態計算を実施し、複雑なシステム間の類推の可否についての検討を行った。構造特性相関についてのシステム化の見通しは得られているが、プロセス構造相関についての見通しは今のところ得られていない。
構成要素と全体との間に存在する非明示的な関係を求める逆問題解法のシステム化の検討を継続している。上述のデータベースを活用した経験ではデータの量、品質、問題の複雑さにより難易はあるが、原理的には求解が可能であることを確認した。しかしながら材料設計問題で最も難しい課題である上記のプロセス構造相関に特徴的な新規データおよびモデルの追加に伴う求解のダイナミックスの活性化については、求解手順の高度化と論理的な解釈を与えるための手順の検討にとどまっている。
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