最先端材料科学研究:適切な実験計画で機械学習による材料特性予測の精度を向上
2021/9/29
国立研究開発法人 物質・材料研究機構 (NIMS)・〒305-0047 茨城県つくば市千現1-2-1
Science and Technology of Advanced Materials: Methods誌
Science and Technology of Advanced Materials: Methods誌 プレスリリース
配信元:国立研究開発法人 物質・材料研究機構 (NIMS)・〒305-0047 茨城県つくば市千現1-2-1
Date: 29 September 2021
最先端材料科学研究:適切な実験計画で機械学習による材料特性予測の精度を向上
(Tsukuba 29 September 2021) 新材料の特性予測の精度向上を実現するために、次の実験を適切に選択
論文情報
タイトル:Experimental design for the highly accurate prediction of material properties using descriptors obtained by measurement
著者:Ryo Tamura*, Yuki Takei, Shinichiro Imai, Maki Nakahara, Satoshi Shibata, Takashi Nakanishi &Masahiko Demura
* Materials Open Platform for Chemistry, National Institute for Materials Science (NIMS), 1-1
Namiki, Tsukuba, Ibaraki, 305-0044, Japan (E-mail: TAMURA.Ryo@nims.go.jp)
引用:Science and Technology of Advanced Materials: Methods Vol. 1 (2021) p. 152
URL: https://doi.org/10.1080/27660400.2021.1963641(オープンアクセス)
材料の強度や脆さといった材料特性を機械学習で予測する際に、少ない材料作製回数で、予測精度を良くできるAI技術を開発した。
Science and Technology of Advanced Materials: Methodsに、物材機構の田村亮ら、および、旭化成、三菱化学、三井化学、住友化学の研究者が、この新しいアプローチを、論文 Experimental design for the highly accurate prediction of materials properties using descriptors obtained by measurement に共著発表した。
これまでのマテリアルズ・インフォマティクス研究は、材料組成や加工プロセス(温度や圧力など)のパラメータから材料特性を機械学習で予測することで、材料開発を加速してきた。一方で、プロセス加工後の構造が材料特性に強く影響する場合、より良い予測を実現するには、構造情報を提供するX線回折(XRD)や示差走査熱量測定(DSC)等の測定データの利用が有効となる。これらの測定データは、実際にプロセス加工した材料に対して測定しないと取得できないため、新しい手法を開発する必要があった。
本研究では、XRDやDSCのデータを用い、なるべく少ない材料作製回数で正確に材料特性が予測できるように、次に作製する材料を適切に選定するAI技術を開発した。本技術を利用して正確な予測が実現できると、材料の「構造」と「特性」の関係が明らかになり、特性の発現起源の明確化・材料開発指針の迅速化が可能となる。本技術の有用性を確認するために、一例としてポリオレフィンを対象材料とした。その結果、判断基準を持たず、無作為に材料作製を進める場合と比べて、開発したAI技術を利用することで材料作製回数を少なくしても機械学習の予測精度を良くできることを示した。
著者らのAIによる実験計画は、測定の容易な実験データを用いて、測定の困難な特性データを予測する際の予測精度を高めることもできる。さらに、本手法は機械学習による正確な予測を実現するために必要な実験回数を削減できるため、近年注目されている実験自動化技術と組み合わせることで、材料開発の高速化に貢献できる、と著者らは述べている。
著者らのチームは、現在、この技術をさらにより良くするために日本の化学メーカーと協力し手法開発を続けている。
【画像:https://kyodonewsprwire.jp/img/202109290858-O1-fTQ8aPG8】
図の説明:XRDやDSCのデータを用い、なるべく少ない材料作製回数で正確に材料特性が予測できるように、次に作製する材料を適切に選定するAI技術を開発した。これは、新材料の設計や既知材料の新しい用途を見出す、といったことに有用である。
論文情報
タイトル:Experimental design for the highly accurate prediction of material properties using descriptors obtained by measurement
著者:Ryo Tamura*, Yuki Takei, Shinichiro Imai, Maki Nakahara, Satoshi Shibata, Takashi Nakanishi &Masahiko Demura
* Materials Open Platform for Chemistry, National Institute for Materials Science (NIMS), 1-1
Namiki, Tsukuba, Ibaraki, 305-0044, Japan (E-mail: TAMURA.Ryo@nims.go.jp)
引用:Science and Technology of Advanced Materials: Methods Vol. 1 (2021) p. 152
最終版公開日:2021年9月28日
本誌リンク https://doi.org/10.1080/27660400.2021.1963641(オープンアクセス)
Science and Technology of Advanced Materials: Methods (STAM Methods) 誌は、国立研究開発法人 物質・材料研究機構(NIMS)とEmpaが支援するオープンアクセスジャーナルです。
企画に関する問い合わせ: stam-methods@ml.nims.go.jp
マツコ「夢の中でも緩んでる」最近のおねしょ事情明かし「これが死に近づくってこと」
DAIGO、実姉で漫画家影木栄貴氏と美形兄妹ツーショット「2人とも30代にしか見えない」
北朝鮮が弾道ミサイル発射か 政府発表
東京・赤坂生まれの高橋一生、小学生時代「赤坂御所でたぬきを追いかけ回していた」
AIを活用した抗がん剤と再生医療で革新的な新薬の開発で、OncocrossがJWファーマシュティカルとの提携を拡大
コナン加藤清史郎、ラナ影山優佳「大好きより尊敬の念」舞台「未来少年コナン」公開ゲネプロ
話題の細川たかしTシャツが本人の希望でVネックに……ただしご本人はハッキリと否定
『鬼滅の刃』アニオリモブ隊士の声優が豪華!寺島拓篤さん・西山宏太朗さんらが参加で“今後のエグ味”も増し増し……
元AKB柏木由紀、ランジェリー3連発!ピンク、黒のレース、ベージュどれがお好み?
何があった!?「エアコン」が想定外の壊れ具合!投稿者に話を聞いた
何があった!?「エアコン」が想定外の壊れ具合!投稿者に話を聞いた
小倉優子、不自然な“二重ライン”にネット騒然「やっぱり整形?」
元めちゃイケメンバーの三中元克(32)現在は何をしているのか調べてみた!
玉置浩二の妻、青田典子(53)の現在がとんでもない事になっていると話題に
ユーチューバーもこう氏、元彼女・成海瑠奈について赤裸々告白
トミーズ健、父が遺した口座解約で銀行とトラブルも…「真実」にガックリ
藤田ニコル「初めてした日」ゆうちゃみ「体位とかも全部」親に明かしたギャル的「性事情」に騒然
ガーシーが綾野剛のLINE公開でネット騒然「ショック」「すごいエンタメ」
大原櫻子、ガーシー暴露後初のSNS投稿に賛否の声「イメージ最悪になった」
田中美久、ビキニ姿でヒップラインと“美背中”大放出!美しすぎるにもほどがある
何があった!?「エアコン」が想定外の壊れ具合!投稿者に話を聞いた
玉置浩二の妻、青田典子(53)の現在がとんでもない事になっていると話題に
岡本夏生(56)、1600日ぶりにブログを更新した現在が衝撃
ユーチューバーもこう氏、元彼女・成海瑠奈について赤裸々告白
元めちゃイケメンバーの三中元克(32)現在は何をしているのか調べてみた!
ヒカル、浮気相手とのLINE流出にドン引きの声「キモすぎる」「吐きそう」
TikTokを賑わす「フエラムネごめんなサイダー味」がセブンイレブンで再販!じゅるるマスカットも買うなら今!
ガーシーが綾野剛のLINE公開でネット騒然「ショック」「すごいエンタメ」
小倉優子、不自然な“二重ライン”にネット騒然「やっぱり整形?」
完全にダマされた! 『ラヴィット!』あのちゃん“事故レベル”大暴走は『水ダウ』遠隔操作のしわざだった ネットも納得
マツコ「夢の中でも緩んでる」最近のおねしょ事情明かし「これが死に近づくってこと」
DAIGO、実姉で漫画家影木栄貴氏と美形兄妹ツーショット「2人とも30代にしか見えない」
北朝鮮が弾道ミサイル発射か 政府発表
AIを活用した抗がん剤と再生医療で革新的な新薬の開発で、OncocrossがJWファーマシュティカルとの提携を拡大
東京・赤坂生まれの高橋一生、小学生時代「赤坂御所でたぬきを追いかけ回していた」
コナン加藤清史郎、ラナ影山優佳「大好きより尊敬の念」舞台「未来少年コナン」公開ゲネプロ
『鬼滅の刃』アニオリモブ隊士の声優が豪華!寺島拓篤さん・西山宏太朗さんらが参加で“今後のエグ味”も増し増し……
話題の細川たかしTシャツが本人の希望でVネックに……ただしご本人はハッキリと否定
元AKB柏木由紀、ランジェリー3連発!ピンク、黒のレース、ベージュどれがお好み?
何があった!?「エアコン」が想定外の壊れ具合!投稿者に話を聞いた