Automation of Data-Driven Multidimensional Materials Design and Acceleration of Synthesis for New Materials Discovery

数据驱动的多维材料设计自动化和新材料发现合成加速

• 批准号: 21H01375
• 负责人: 知京 豊裕
• 金额: $ 10.82万
• 依托单位: National Institute for Materials Science
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21H01375/
• 关键词: 第一原理計算; 自動計算; ハイエントロピー合金; ハイスループット合成; 自律化; ハイスループット実験; 原子間ポテンシャル; 結晶構造; 機能性材料; 機会学習; データ駆動型材料開発; スマート化

この研究提案は最近注目されているハイエントロピー合金を機能性材料として利用するために、データ駆動型材料開発手法（マテリアルズインフォマティクス）とスマート化したハイスループット合成・評価と機械学習など融合させ、機能性材料を探索する試みである。データ駆動型材料開発では大量の多元系材料のデータが必要になる。本研究では、周期律表からスピンにd電子をもつ元素を選び出しBCC構造とFCC構造をKKR-CPA法で計算を行うことで高速な計算を試みた。ｄ電子系を中心として３８元素の組み合わせ(38C4~7.4万通り)でハイエントロピー合金（HEA）合金等比率４元系に対して計算を進め、7万件の計算データを蓄積することができた。求める特性をもつハイエントロピー合金の発見のためには効率的な計算が必要である。そのためにここでは多目的ベイズ最適化手法を用いて効率的に目的とする材料のデータを蓄積した。しかし、信頼性のある材料予測のためには、もっと多くのデータが必要であることがわかった。また、ハイエントロピー合金では結晶系を固定しているために、現実的な材料予測にに一部のデータが不適切であることも分かった。そのために、さらなる計算の高速化をめざして、機会学習を用いた原子間ポテンシャル計算を行い、多元系材料の結晶構造を高速に計算する方法の開発を進めた。これらと並行してハイスループット実験を通じて実験データを計算データによるデータベース構築も進めた。

这项研究建议是通过将数据驱动的材料开发方法（材料信息学）与机器学习进行智能高通量合成和评估来探索功能材料的尝试，以利用最近吸引注意力的高渗透性合金作为功能材料。数据驱动的材料开发需要多种材料的大量数据。在这项研究中，我们试图通过从元素周期表中选择D电子的元素来进行高速计算，并使用KKR-CPA方法计算BCC结构和FCC结构。我们能够使用38个元素（38c4-74,000种不同的方式），主要是D-电子系统和70,000个计算数据的组合来计算高渗透合金（HEA）合金的第四纪系统。需要有效的计算才能发现具有所需特性的高透射合金。为此，使用多功能贝叶斯优化技术有效地积累了有关感兴趣材料的数据。但是，事实证明，可靠的材料预测需要更多数据。还发现某些数据不适合逼真的材料预测，因为晶体系统固定在高渗透合金中。为此，为了进一步加速计算，我们已经开发了一种使用机会学习来计算原子间潜力的方法，并迅速计算了多维材料的晶体结构。与这些同时，我们还通过高通量实验使用计算数据来构建数据库。

项目成果

CrySPY: a crystal structure prediction tool accelerated by machine learning

• DOI: 10.1080/27660400.2021.1943171
• 发表时间: 2021-01
• 期刊: Science and Technology of Advanced Materials: Methods
• 作者: T. Yamashita;S. Kanehira;N. Sato;H. Kino;Kei Terayama;Hikaru Sawahata;Takumi Sato;F. Utsuno;Koji Tsuda;Takashi Miyake;T. Oguchi

Orange Data Miningではじめるマテリアルズインフォマティクス

开始使用 Orange Data Mining 来了解材料信息学

• 发表时间: 2021
• 作者: 木野日織;ダム ヒョウ チ
• 通讯作者: ダム ヒョウ チ

Pythonではじめるマテリアルズインフォマティクス

使用 Python 开始了解材料信息学

• 发表时间: 2022
• 作者: 木野 日織;ダム ヒョウ チ
• 通讯作者: ダム ヒョウ チ

因果主導の見方による機能分解ネットワークとマテリアルズ・インフォマティクスの問題の体系的記述

从因果驱动的角度系统描述功能分解网络和材料信息学问题

• 发表时间: 2021
• 作者: 木野 日織;溝口理一郎
• 通讯作者: 溝口理一郎

データ駆動科学による知識獲得―趣旨説明―

通过数据驱动的科学获取知识 - 目的说明 -

• 发表时间: 2022
• 作者: Michiya Mozumi;Masaaki Omura;Ryo Nagaoka;and Hideyuki Hasegawa;木野日織
• 通讯作者: 木野日織