マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と応用

近年、材料開発の短縮と低コスト化の可能性から、材料科学とデータ科学の融合研究「マテリアルズ・インフォマティクス (MI) /データ駆動型材料研究」が世界的に進展している。データ駆動型材料探索では、ニーズから未知材料を探索する逆問題的手法がいくつか提案・実装されている。 　実際に、MIで提案された新規化合物が実際に合成され、MI有効性を示す研究事例も報告されている。現状では、MI研究は、技術的には基礎研究の段階を経て、実践段階に至っている。 　本セミナーでは、MI研究の要素技術としての機械学習や記述子といった基本事項から、ベイズ推定や進化論的計算といった発展的事項まで解説する。MI研究は、データ生成の観点から、シミュレーションによる物性データ生成と相性がよく、その融合展開である第一原理MI研究が進展している。 　本セミナーでは、特に、第一原理MI研究を中心に最近の研究事例を紹介していく。

1. マテリアルズ・インフォマティクス (MI) 概観
   1. インフォマティクス/AI分野の発展
   2. マテリアルズ・インフォマティクスとは何か?
      1. 研究分野の動向/研究拠点
      2. インフォマティクスの成功事例/触媒探索/マテリアル・レポジショニング
      3. コンピュータによる物質探索/ベイズ統計
      4. MI研究分野の研究事例/ハイスループットヴァーチャルスクリーニング
      5. MI研究分野の研究事例/ベイズ探索
      6. インフォマティクスだけで十分か?/データの問題:量と質
   3. データ生成エンジンとしてのシミュレーション
      1. スパコン:シミュレーション研究のための必須アイテム
      2. 物質科学シミュレーションの階層性/連続体系・分子系・電子系
      3. 第一原理計算とは何か?
      4. 第一原理計算研究の研究事例/電子物性、フォノン (熱) 物性
2. MI研究の基礎
   1. 科学とインフォマティクス
   2. MI研究における究極の目標:コンピュータによる物質探索
      1. 問題設定:化合物空間/未知化合物の数
      2. シミュレーションだけで新規物質を探索できるか?
      3. 順問題と逆問題
   3. MI研究の道具立て
      1. 機械学習/物性予測モデル
      2. 機械学習における内挿性と外挿性
      3. 物性予測モデルとしての機械学習とシミュレーション
      4. MIにおける機械学習
      5. 物性構造相関/物性予測モデル
   4. 物質記述子
      1. 化学情報/組成情報/フィンガープリント
      2. 計算科学記述子
   5. 教師あり学習
      1. 回帰モデル
      2. 学習モデルの性能
   6. 回帰学習の応用としてのハイスループットヴァーチャルスクリーニング
   7. 転移学習:少数データの高性能機械学習
   8. MI研究における機械学習の適用事例/教師なし学習
   9. 逆問題としての物質探索
      1. MI研究におけるベイズ統計
      2. ベイズ最適化:コンピュータ上での実験計画法
      3. ベイズ構造探索:尤度関数と事前確率、ベイズ反転、事後確率
      4. ベイズ構造探索の実装:
         • 物質表現/SMILES形式、自然言語処理に基づく化合物生成
      5. ベイズ構造探索の実例:ポリマー探索
   10. マテリアルズ・インフォマティクスを始めるために
       • Pythonプログラミング環境
       • ライブラリ
3. 第一原理計算の基礎
   1. 第一原理計算を始める前に/注意事項:第一原理計算は難しい?
   2. シミュレーションにおける第一原理計算の位置づけ/階層性
      1. 第一原理計算の各種方法論
         • 密度汎関数法
         • 分子軌道法
         • 量子モンテカルロ法
      2. 階層的計算科学の関連性/第一原理計算はどのように使われるか?
      3. 第一原理計算の問題構造
         • 何を入力情報として、どんな結果が得られるか?
   3. 基礎方程式の解き方/数理
      1. 変分原理と近似方策;固有値問題:波動関数とエネルギー固有値
      2. 近似法:多体問題から一体問題へ/基礎方程式は厳密に解けない
   4. 量子化学計算
      1. 分子軌道 (Hatree – Fock; HF) 法の実際/基底関数展開
      2. 電子状態計算の出力/軌道関数・軌道エネルギー
      3. 電子状態の規定/分子軌道の占有方法/フントの規則
      4. HF法の限界/電子相関
      5. HF法の改良方策/多体波動関数近似の改良
   5. 密度汎関数法 (DFT法) とは?
      1. DFT法の要点/面倒な定理は一旦忘れて、本質は何か?
      2. 交換相関汎関数とは何か? /そのバリエーションと階層性 (ヤコブの梯子)
      3. 交換相関汎関数の違いによる理論予測の齟齬
      4. DFT法の問題点:磁性、分子間力、励起状態の問題
   6. 量子モンテカルロ (QMC) 法とは?/QMC法の種類:VMC法とDMC法
      1. DMC法のアイディア/どうして高精度計算が実現されるか?
      2. DMC計算の実際/コンピュータ上での実装
      3. DMC計算例/厳密な数値解
      4. 大規模スパコン上での並列計算効率
   7. 第一原理計算手法のまとめ
      1. 計算スペックのまとめ
      2. 第一原理計算を始めるために
         • 注意点、利用可能なソフトウェアと計算環境
   8. 計算科学とMIの融合展開
      1. 計算材料科学
      2. XRDパターン認識/クラスタリングの適用
      3. 元素置換による物性チューニング/組み合わせ論的構造生成法
      4. 進化論的構造探索/原理と適用例
4. 総括
• 質疑応答