マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と応用展開および研究事例

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データ科学的なアプローチを駆使した材料科学研究「マテリアルズ・インフォマティックス」が大きな潮流となっています。マテリアルズ・インフォマティックスがカバーする範囲は広大で、製造プロセスにおける数量や画像に対するデータ科学解析の応用といった、コンセプト理解にさほど難のないものも含まれます。本講では、特にコンセプト理解が難しいとされる「第一原理計算をベースとしたマテリアルズ・インフォマティックス展開」を主題とします。最初に、根幹となる第一原理計算のコンセプト、材料科学研究への使われ方から丁寧に解説します。関連する話題として、計算機の利用やニューラルネットワークによる研究、量子アニーリングを用いた研究など、我々研究グループで取り扱った事例を題材として「どのような考え方で、どこにデータ科学が利用されているのか」という点を解説していきます。

  1. 材料科学と第一原理計算
    • 第一原理計算はどんな暗箱か
      • 原子ジオメトリを入力にエネルギーを計算する
    • 第一原理計算で物性量を計算する仕組み
      • 外回りループでエネルギーの依存性を計算する
    • 材料科学シミュレーションでの第一原理計算の位置づけ
      • エンタルピー項とエントロピー項
    • 計算熱力学への展開事例
      • 合金状態図に対する適用
  2. マテリアルズ・インフォマティクスとの結びつき
    • 第一原理計算研究からインフォマティクスへの道筋
      • 構造探索から/回帰関係構築から
    • 物質構造探索
      • ランダム探索
      • ベイズ探索
      • 群知能探索
      • 物質構造探索をどう実現するか
    • 第一原理計算活用に要求される相関モデリング
      • 複雑な物性予測をどう取り扱うか
    • 相関モデリングによる展開事例
      • 物性改良を実現する元素置換の探索
    • 置換構造の取り扱い
      • 大量の置換位置可能性をどう取り扱うか
  3. ハイスループット展開
    • ハイスループット計算による展開事例
    • 模型理論と組み合わせた物質探索
      • 無機物
      • ポリマー
    • 計算機資源理解の抑えどころ
      • 高性能計算と並列処理
    • 計算機資源の確保
      • スパコン利用、自作クラスタ運用
    • 計算機利用のための知識習得の抑えどころ
      • Linux
      • テキスト処理
      • ファイルマウント
      • ネットワーク
  4. ニューラルネットワークを用いた展開
    • ニューラルネットワークの抑えどころ
      • 自己符号化器と特徴量空間
    • 展開事例
      • 自己符号化器を用いたスペクトル識別
  5. 量子アニーリングを用いた展開
    • 量子アニーリングの抑えどころ
      • 拘束条件をスピンハミルトニアンで書く
    • 展開事例
      • イオン拡散経路の数え上げ

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