第一原理計算とインフォマティクスの連携による無機半導体の理論解析

近年、あらゆる学術分野・産業界において情報科学・機械学習の応用が注目されている。特に材料科学においてはマテリアルズ・インフォマティクスという新しい学術分野が確立し、材料科学の発展や材料開発の加速化に貢献している。 　本セミナーでは、第一原理計算や機械学習の基礎知識と共に、マテリアルズ・インフォマティクスの概要を解説する。また、半導体物質を対象とする第一原理計算・インフォマティクス応用の研究事例として、第一原理計算と結晶構造データベースとの連携による固体電解質の熱力学的安定性の理論解析、第一原理計算と組み合わせ最適化アルゴリズムとの連携による安定原子配置探索、および、機械学習原子間ポテンシャルによる大規模シミュレーションの研究成果を紹介する。研究成果の紹介と併せて、材料科学研究において第一原理計算や情報科学・機械学習をどのように有効活用できるかを述べる

1. 第一原理計算の基礎
   1. 第一原理計算の概要
   2. Born-Oppenheimer近似
   3. 密度汎関数理論
   4. Kohn-Sham方程式
   5. 交換相関汎関数
   6. 基底関数
   7. 入力パラメータ・計算条件
   8. 自己無撞着場
   9. 擬ポテンシャル
   10. 第一原理計算による材料シミュレーション
       1. 一点計算
       2. 構造最適化計算
       3. 状態密度解析
       4. バンド構造解析
       5. 電子密度解析
       6. スーパーセル法
       7. スラブモデル
       8. 遷移状態計算・反応経路解析
       9. 第一原理分子動力学法
   11. 第一原理計算の特徴
2. 機械学習の基礎
   1. 機械学習の概要
   2. 機械学習の実行における基本技術
      1. データセット
      2. 特徴量エンジニアリング
      3. 機械学習モデルの性能評価
      4. 過学習と汎化
      5. 正則化
      6. アンサンブル学習
   3. 代表的な機械学習アルゴリズム
      1. ニューラルネットワーク
      2. ランダムフォレスト
      3. 勾配ブースティング決定木
3. マテリアルズ・インフォマティクスの基礎
   1. “科学”のパラダイムシフト
   2. マテリアルズ・インフォマティクスとは何か?
   3. マテリアルズ・インフォマティクスの主な研究例
4. 第一原理計算と結晶構造データベースに基づく蓄電池材料の安定相の理論解析
   1. Liイオン電池用固体電解質
   2. 第一原理計算と結晶構造データベースの連携によるハイスループット計算
   3. 凸包解析
   4. 固体電解質の熱力学的安定性の評価
   5. 過剰Liに伴う固体電解質の還元分解反応式の予測
5. 第一原理計算と組み合わせ最適化アルゴリズムの連携による化合物半導体の安定原子配置の探索
   1. IV族混晶半導体
   2. 組み合わせ最適化アルゴリズム
   3. 第一原理計算と遺伝的アルゴリズムの連携方法
   4. SiGe混晶半導体の安定原子配置の探索
   5. SiGe混晶の安定構造における電子状態・物性解析
6. 機械学習原子間ポテンシャルによる半導体中の大規模点欠陥クラスターのシミュレーション
   1. Si半導体中の点欠陥
   2. 機械学習原子間ポテンシャル
   3. 第一原理計算を用いた全エネルギー・力の訓練データの作成
   4. 原子空孔クラスター予測の機械学習型原子間ポテンシャルの精度評価
   5. 大規模原子空孔クラスターの形成エネルギーの理論的評価
   6. 格子間Siクラスター予測の機械学習型原子間ポテンシャルの精度評価
   7. 大規模格子間Siクラスターの形成エネルギーの理論的評価