(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
材料検索プラットフォームを含むプロセッサとインタフェースとを用いた材料の決定方法であって、
取得する材料の特性情報を含む、前記取得する材料の構造取得命令を、前記インタフェースを介して前記材料検索プラットフォームによりユーザから受信することと、
ユーザにより入力された様々な材料の特性情報及びそれに対応する構造情報を保存する所定の材料ライブラリを前記材料検索プラットフォームにより検索し、前記特性情報に対応する構造情報が存在するかを判断することと、
検索の結果、前記材料ライブラリに存在する場合、取得した構造情報を、前記取得する材料の構造情報として前記材料検索プラットフォームにより決定して取得し出力することと、
検索の結果、前記材料ライブラリに存在しない場合、前記材料検索プラットフォームにより前記特性情報を、前記所定の材料ライブラリにおける様々な材料の特性情報及びそれに対応する構造情報により構築される所定の材料構造予測モデルに入力して構造予測を行い、前記取得する材料の構造情報を出力することと、
を含む、ことを特徴とする、材料の決定方法。
【請求項２】
前記構造取得命令は、さらに、前記取得する材料に含まれる元素情報を含み、
前記所定の材料ライブラリに前記特性情報に対応する構造情報が存在するかを判断することは、
前記所定の材料ライブラリにそれぞれの材料の化学式に従って前記所定の材料ライブラリに前記元素情報を含む材料が存在するかを判断することと、
前記元素情報を含む材料が存在する場合、前記材料に前記特性情報を有する材料が存在するかを判断することと、
を含み、
前記取得した構造情報を、前記取得する材料の構造情報として出力することは、
前記特性情報を有する材料が存在する場合、前記材料に対応する構造情報を、前記取得する材料の構造情報として出力することを含む、
ことを特徴とする、請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記構造取得命令は、さらに、前記元素情報の包含方式を含み、
前記所定の材料ライブラリにそれぞれの材料の化学式に従って前記所定の材料ライブラリに前記元素情報を含む材料が存在するかを判断することは、
前記包含方式及び前記所定の材料ライブラリにおけるそれぞれの材料の化学式に従って、前記所定の材料ライブラリに前記元素情報を含みかつ前記包含方式を満たす材料が存在するかを判断すること、を含む
ことを特徴とする、請求項２記載の方法。
【請求項４】
前記特性情報は、具体的に、特性グレード情報であり、
前記所定の材料ライブラリに前記特性情報に対応する構造情報が存在するかを判断することは、
所定の材料ライブラリに前記特性グレード情報に対応する構造情報が存在するかを判断することを含む、
ことを特徴とする、請求項１記載の方法。
【請求項５】
前記特性情報を所定の材料構造予測モデルに入力して構造予測を行い、前記取得する材料の構造情報を出力する前に、前記方法は、さらに、
前記所定の材料ライブラリにおける様々な材料の特性情報及びそれに対応する構造情報を所定の訓練セットとすることと、
前記所定の訓練セットにより、前記特性情報と前記構造情報の間のマッピング関係に応じて前記取得する材料の構造情報を出力する第１の所定のニューラルネットワークモデルを訓練し、前記所定の材料構造予測モデルを構築することと、を含む、
ことを特徴とする、請求項１記載の方法。
【請求項６】
前記特性情報を所定の材料構造予測モデルに入力して構造予測を行い、前記取得する材料の構造情報を出力した後に、前記方法は、さらに、
出力された構造情報を所定の第一原理モデルに入力して特性テストを行い、前記取得する材料の特性テスト情報を得ることと、
前記特性テスト情報と前記特性情報が一致であるかを判断することと、
一致しない場合、ユーザにより特性検証の実験操作を行う提示情報を出力することと、
一致する場合、出力された構造情報及び所定の失効機構モデルにより、前記構造情報の特性改善案を決定及び出力することと、
を含むことを特徴とする、請求項１記載の方法。
【請求項７】
前記出力された構造情報及び所定の失効機構モデルにより、前記構造情報の特性改善案を決定及び出力することは、
出力された構造情報により、実際の環境での前記取得する材料の構造情報を決定することと、
前記実際の環境での構造情報を前記所定の失効機構モデルに入力して失効予測を行い、前記実際の環境での構造情報に対応する失効機構を得ることと、
前記失効機構により所定の特性改善案ライブラリを検索し、前記失効機構に対応する特性改善案を決定し、そして検索された特性改善案を前記構造情報の特性改善案として出力することと、
を含むことを特徴とする、請求項６記載の方法。
【請求項８】
前記方法は、さらに、
前記取得する材料の構造情報を含む、取得する材料の特性取得命令を受信することと、
所定の材料ライブラリに前記構造情報に対応する特性情報が存在するかを判断することと、
検索の結果、前記材料ライブラリに存在する場合、前記取得する材料の構造情報に対応する特性情報を前記材料検索プラットフォームにより取得し、前記取得する材料の特性情報として出力することと、
検索の結果、前記材料ライブラリに存在しない場合、前記材料検索プラットフォームにより、前記構造情報を、前記所定の材料ライブラリにおける様々な材料の特性情報及びそれに対応する構造情報により構築される所定の材料特性予測モデルに入力して特性予測を行い、前記取得する材料の特性情報を出力することと、
を含むことを特徴とする、請求項１記載の方法。
【請求項９】
前記構造情報を所定の材料特性予測モデルに入力して特性予測を行い、前記取得する材料の特性情報を出力する前に、前記方法は、さらに、
前記所定の材料ライブラリにおける様々な材料の特性情報及び構造情報を所定の訓練セットとすることと、
前記所定の訓練セットにより、前記構造情報と前記特性情報との間のマッピング関係に応じて前記取得する材料の特性情報を出力する第２の所定のニューラルネットワークモデルを訓練し、前記所定の材料特性予測モデルを構築することと、
を含むことを特徴とする、請求項８記載の方法。
【請求項１０】
材料の決定装置であって、
取得する材料の特性情報を含む、前記取得する材料の構造取得命令を受信する受信部と、
様々な材料の特性情報及びそれに対応する構造情報を保存する所定の材料ライブラリに前記特性情報に対応する構造情報が存在するかを判断する判断部と、
所定の材料ライブラリに前記特性情報に対応する構造情報が存在する場合、取得した構造情報を、前記取得する材料の構造情報として出力する出力部と、
所定の材料ライブラリに前記特性情報に対応する構造情報が存在しない場合、前記特性情報を、前記所定の材料ライブラリにおける様々な材料の特性情報及びそれに対応する構造情報により構築される所定の材料構造予測モデルに入力して構造予測を行い、前記取得する材料の構造情報を出力する予測部と、
を含む、ことを特徴とする材料の決定装置。
【請求項１１】
請求項１から９のいずれか一項に記載の材料の決定方法をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、材料の分野、特に材料の決定方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
無機非金属材料、金属材料、有機高分子材料は、合わせて３大材料とも呼ばれ、夫々の特性がヒトの様々な需要を満たせ、ハイテク技術の発展の礎として、将来の科学技術の発展に重要な役割を果たす。そのため、特性要件を満たす材料の発見は、特に重要である。特性要件を満たす材料構造を効率的に取得する方法は、解決すべき緊急の課題となる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明は、主に特性要件を満たす材料構造を発見し、材料構造の探索及び取得の効率を向上させ、実験者の作業負荷を軽減することができる材料の決定方法及び装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明の第１の態様によれば、材料の決定方法であって、
取得する材料の特性情報を含む、前記取得する材料の構造取得命令を受信することと、
様々な材料の特性情報及びそれに対応する構造情報を保存する所定の材料ライブラリに前記特性情報に対応する構造情報が存在するかを判断することと、
存在する場合、取得した構造情報を、前記取得する材料の構造情報として出力することと、
存在しない場合、前記特性情報を所定の材料構造予測モデルに入力して構造予測を行い、前記取得する材料の構造情報を出力することと、
を含む、材料の決定方法を提供する。
【０００５】
本発明の第２の態様によれば、材料の決定装置であって、
取得する材料の特性情報を含む、前記取得する材料の構造取得命令を受信する受信部と、
様々な材料の特性情報及びそれに対応する構造情報を保存する所定の材料ライブラリに前記特性情報に対応する構造情報が存在するかを判断する判断部と、
所定の材料ライブラリに前記特性情報に対応する構造情報が存在する場合、取得した構造情報を、前記取得する材料の構造情報として出力する出力部と、
所定の材料ライブラリに前記特性情報に対応する構造情報が存在しない場合、前記特性情報を所定の材料構造予測モデルに入力して構造予測を行い、前記取得する材料の構造情報を出力する予測部と、
を含む、材料の決定装置を提供する。
【０００６】
本発明の第３の態様によれば、コンピュータプログラムを記憶するコンピュータ可読な記憶媒介であって、前記プログラムがプロセッサにより実行される際に、
取得する材料の特性情報を含む、前記取得する材料の構造取得命令を受信するステップと、
様々な材料の特性情報及びそれに対応する構造情報を保存する所定の材料ライブラリに前記特性情報に対応する構造情報が存在するかを判断するステップと、
存在する場合、取得した構造情報を、前記取得する材料の構造情報として出力するステップと、
存在しない場合、前記特性情報を所定の材料構造予測モデルに入力して構造予測を行い、前記取得する材料の構造情報を出力するステップと、
を実行する、コンピュータ可読な記憶媒介を提供する。
【０００７】
本発明の第４の態様によれば、メモリと、プロセッサと、メモリに記憶されかつプロセッサにより実行されるコンピュータプログラムを含む、コンピュータ装置であって、前記プロセッサが前記プログラムを実行する際に、
取得する材料の特性情報を含む、前記取得する材料の構造取得命令を受信するステップと、
様々な材料の特性情報及びそれに対応する構造情報を保存する所定の材料ライブラリに前記特性情報に対応する構造情報が存在するかを判断するステップと、
存在する場合、取得した構造情報を、前記取得する材料の構造情報として出力するステップと、
存在しない場合、前記特性情報を所定の材料構造予測モデルに入力して構造予測を行い、前記取得する材料の構造情報を出力するステップと、
を実行する、コンピュータ装置を提供する。
【０００８】
本発明の第５の態様によれば、上述した材料の決定方法をコンピュータに実行させるプログラムを提供する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明により提供される材料の決定方法及び装置と、既存の実験文書で材料特性を人力で発見し、特性要件を満たす材料構造をスクリーニングする従来の方法とを比較して、本発明は、取得する材料の特性情報を含む、前記取得する材料の構造取得命令を受信することと、様々な材料の特性情報及びそれに対応する構造情報を保存する所定の材料ライブラリに前記特性情報に対応する構造情報が存在するかを判断することと、存在する場合、取得した構造情報を、前記取得する材料の構造情報として出力することと、存在しない場合、前記特性情報を所定の材料構造予測モデルに入力して構造予測を行い、前記取得する材料の構造情報を出力することにより、特性要件を満たす材料構造を正確に発見することができ、材料構造の発見及び取得効率を向上させ、材料の知能的な発見を実現し、実験者の作業量を軽減し、実験的研究のプロセスにかかる時間を大幅に節約できる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
ここで記載の図面は、本発明のさらなる理解を提供するために使用され、本願の一部を構成する。本発明の概略的な実施形態及びその説明は、本発明を説明するために使用され、本発明に対する不適切な限定を構成するものではない。
【図１】本発明の一実施形態による一の材料の決定方法のフローチャートを示す。
【図２】本発明の一実施形態による別の材料の決定方法のフローチャートを示す。
【図３】本発明の一実施形態により一の材料の決定装置の構造概略図を示す。
【図４】本発明の一実施形態による別の材料の決定装置の構造概略図を示す。
【図５】本発明の一実施形態による一のコンピュータ装置の物理的構造概略図を示す。
【図６】本発明の一実施形態による材料検索プラットフォームの主な機能的インターフェースを示す。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照しながら実施形態を合わせて本発明を詳細に説明する。なお、矛盾がない場合、本出願の実施形態及び実施形態の特徴は、互いに組み合わせることができる。
【００１２】
例えば、現在、材料構造を人力で発見する効率が低く、実験者の作業負荷が大きいであるとともに、実験者が参照する実験文書の範囲が限られているため、特性要件を満たす材料構造をスクリーニングすることができない可能性がある。
【００１３】
上記の課題を解決するために、本発明の実施形態は、図１に示すように、以下を含む材料の決定方法を提供する。
【００１４】
１０１：取得する材料の構造取得命令を受信する。
【００１５】
ここで、前記構造取得命令は、前記取得する材料の特性情報を含む。本発明の実施形態には、特性要件を満たす材料の知能的な発見を実現し、特性要件を満たす材料の発見効率を向上させるために、材料検索プラットフォームを構築し、ユーザにより入力された、取得する材料の特性情報に応じて、材料検索プラットフォームは、当該特性情報に従って所定の材料ライブラリを捜査し、ユーザにより入力された特性情報に対応する構造情報を取得して、ユーザにフィードバックする。具体的には、ユーザが材料検索プラットフォームのメインインターフェースにおける材料構造検索ボタンをクリックすると、材料特性情報を検索する入力インターフェースがポップアップ表示し、ユーザは、材料検索プラットフォームが特性情報に従って所定の材料ライブラリからユーザ特性要件を満たす材料構造を捜査してユーザにフィードバックするように、取得しようとする材料の特性特徴に応じて相応の特性情報を選択する。本発明の実施形態における材料は、冶金機能化新規耐火材料であってもよいが、これらに限定されない点に留意されたい。ここで、耐火材料に対応する材料特性情報は、材料の硬度、密度、酸化抵抗特性、熱機械特性、熱衝撃抵抗特性、スラグ侵入抵抗特性及び精製スラグ放出特性等を含む。例えば、ユーザ熱機械特性、熱衝撃抵抗特性を有する耐火材料の結晶構造を取得しようとすると、材料検索プラットフォームは、ユーザにより入力された耐火材料の特性情報に従って、所定の材料ライブラリを発見し、当該特性情報に対応する耐火材料の構造情報をユーザにフィードバックすることにより、耐火材料の結晶構造の知能的な発見を実現し、耐火材料の結晶構造の発見効率を向上させる。
【００１６】
１０２：所定の材料ライブラリに前記特性情報に対応する構造情報が存在するかを判断する。
【００１７】
ここで、前記所定の材料ライブラリには、様々な材料の特性情報及びそれに対応する構造情報が保存される。本発明の実施形態には、様々な材料の実験結果を予め収集し、当該様々な材料の実験結果により、様々な材料の特性情報及び構造情報を決定し、様々な材料の識別並びに様々な材料の特性情報及び構造情報を対応して所定の材料ライブラリに保存する。ユーザがある特性要件を満たす材料を取得しようとすると、材料検索プラットフォームは、ユーザにより入力された取得する材料の特性情報を取得し、当該特性情報に従って所定の材料ライブラリを検索し、当該所定の材料ライブラリに当該特性情報に対応する構造情報が存在するかを判断し、存在する場合、当該構造情報を、取得する材料の構造情報としてユーザにフィードバックし、存在しない場合、所定の材料構造予測モデルにより取得する材料の構造情報を予測して出力する。それにより、ユーザが迅速かつ正確的にユーザ特性要件を満たす材料構造を発見することに役立つ。
【００１８】
さらに、前記特性情報は、具体的に、特性グレード情報である。ユーザ特性要件を満す材料の構造情報を取得するために、ステップ１０２は、具体的に、所定の材料ライブラリに前記特性グレード情報に対応する構造情報が存在するかを判断する。具体的に、当該特性グレード情報に従って所定の材料ライブラリを検索し、所定の材料ライブラリに当該特性グレード情報に対応する構造情報が存在するかを判断し、存在する場合、当該構造情報を出力する。例えば、耐火材料の五つの特性は、それぞれ、酸化抵抗特性、熱機械特性、熱衝撃抵抗特性、スラグ侵入抵抗特性及び精製スラグ放出特性であり、それぞれの特性に割り当てられた変数がａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅであり、特性の強さが三つのグレードの「高、中、低」に分けられ、それぞれ１、２、３として定量化される。ユーザが発見しようとするある耐火材料は、酸化抵抗特性が高級であり、熱機械特性が中級である場合、これに応じて取得された耐火材料のマッチング条件の初期値が=２である。当該初期値に従って所定の材料ライブラリを検索し、所定の材料ライブラリにユーザ特性グレード要件を満たす結晶構造が存在する場合、それを取得する材料の構造情報としてユーザにフィードバックする。
【００１９】
１０３：取得した構造情報を、前記取得する材料の構造情報として出力する。
【００２０】
本発明の実施形態には、所定の材料ライブラリに取得する材料の特性情報に対応する構造情報が存在する場合、当該構造情報を取得する材料の構造情報として決定し、出力する。例えば、取得する材料が耐火材料であり、所定の材料ライブラリに様々な耐火材料の特性情報及びそれに対応する結晶構造情報を保存し、ユーザがある特性を有する耐火材料を取得しようとすると、材料検索プラットフォームは、ユーザにより入力された特性情報を取得し、当該特性情報に従って所定の材料ライブラリを検索し、所定の材料ライブラリに当該特性情報に対応する構造情報が存在する場合、当該構造情報を耐火材料の結晶構造情報としてユーザにフィードバックする。これにより、人力で実験文書を取得するプロセスを回避しながら、実験的研究にかかる時間を大幅に節約できる。
【００２１】
１０４：前記特性情報を所定の材料構造予測モデルに入力して構造予測を行い、前記取得する材料の構造情報を出力する。
【００２２】
ここで、前記所定の材料構造予測モデルは、前記材料の特性情報と構造情報の間のマッピング関係に応じて前記材料の構造情報を出力する。前記所定の材料構造予測モデルは、前記所定の材料ライブラリにおける様々な材料の特性情報及びそれに対応する構造情報により構築される。本発明の実施形態には、ユーザが所定の材料ライブラリに特性要件を満たす材料の構造情報を検索できない場合、材料検索プラットフォームは、さらに、ユーザにより入力された材料の特性情報を所定の材料構造予測モデルに入力して構造予測を実行し、材料の構造情報を得る。これにより、所定の材料ライブラリにより材料の構造情報を検索できるだけでなく、所定の材料構造予測モデルを利用して材料の構造情報を予測することもでき、所定の材料ライブラリにユーザにより入力された特性情報に対応する材料構造情報が存在しない場合にも、構築された所定の材料構造予測モデルにより、特性要件を満たす材料の構造情報を決定することができる。
【００２３】
また、所定の材料構造予測モデルを構築するために、前記方法は、さらに、前記所定の材料ライブラリにおける様々な材料の特性情報及びそれに対応する構造情報を所定の訓練セットとすることと、前記所定の訓練セットにより第１の所定のニューラルネットワークモデルを訓練し、前記所定の材料構造予測モデルを構築することと、を含む。ここで、前記所定の材料構造予測モデルは、前記特性情報と前記構造情報の間のマッピング関係に応じて前記取得する材料の構造情報を出力する。具体的な所定の材料構造予測モデルの構築過程は、以下の通りである。耐火材料を例として、耐火材料元素がｎ個の変数を含み、原子の座標変数が３ｎ個であり、空間群と当該座標での各原子の占有率を加えて、４つのパラメータが合計で４ｎ＋２個の変数であると仮定すると、これらの４ｎ＋２個の変数が唯一の耐火材料の結晶構造を決定する。同時に、耐火材料の特性がｍ個の変数であり、所定の材料ライブラリにｋ個のサンプルを含むと設定する。さらに、ｋ個のサンプルにおける４ｎ＋２個の構造変数とｍ個の特性変数の間の相関関係を構築する。具体的に、第１の所定のニューラルネットワークアルゴリズムを利用して、まず、ｋ個のサンプルにおけるｍ個の特性変数を各種数学的算出によりｘ個の新しい数が得られる。ｍ個の特性変数を第一級ニューラルネットワークとして定義すると、これらのｘ個の数は、第二級ニューラルネットワークとなる。そして、ｘ個の数を引き続き各種数学的算出によりｙ個の新しい数が得られ、これらは第三級ニューラルネットワークとなる。引き続き拡散しないと仮定すると、第三級ニューラルネットワークのデータと４ｎ＋２個の構造変数とを比較分析し、第三級ネットワークのそれぞれのデータと４ｎ＋２個の構造変数の間の関連性を分析して、関連性が最も高い計算式を発見して、所定の材料構造予測モデルとして決定する。ここで、モデル精度を向上したい場合、ニューラルネットワークの級数とサンプル数を増加することができる。
【００２４】
本発明により提供される材料の決定方法と、既存の実験文書で材料特性を人力で発見し、特性要件を満たす材料構造をスクリーニングする従来の方法とを比較して、本発明は、取得する材料の特性情報を含む、前記取得する材料の構造取得命令を受信することと、様々な材料の特性情報及びそれに対応する構造情報を保存する所定の材料ライブラリに前記特性情報に対応する構造情報が存在するかを判断することと、存在する場合、取得した構造情報を、前記取得する材料の構造情報として出力することと、存在しない場合、前記特性情報を所定の材料構造予測モデルに入力して構造予測を行い、前記取得する材料の構造情報を出力することにより、特性要件を満たす材料構造を正確に発見することができ、材料構造の発見及び取得効率を向上させ、材料の知能的な発見を実現し、実験者の作業量を軽減し、実験的研究のプロセスにかかる時間を大幅に節約できる。
【００２５】
さらに、上記特性要件を満たす材料の発見プロセスをよりよく説明するために、上記実施形態の詳細及び拡張として、本発明の実施形態は、図２に示すように、以下を含む他の材料の決定方法を提供する。
【００２６】
２０１：取得する材料の構造取得命令を受信する。
【００２７】
ここで、前記構造取得命令は、前記取得する材料の特性情報を含む。本発明の実施形態には、ユーザが材料構造検索ボタンをクリックすると、材料検索プラットフォームが材料構造取得命令を受信し、材料特性情報の入力インターフェースを表示し、当該インターフェースユーザに取得する材料の特性及びそれに対応する特性グレードを入力することができる。材料検索プラットフォームは、ユーザにより入力された特性グレード情報を取得した後に、様々な材料の特性情報及びそれに対応する特性グレード、及び様々な材料の構造情報を保存する所定の材料ライブラリを検索し、ユーザ特性要件及びグレード要件を満たす材料をユーザにフィードバックすることにより、材料の知能的な発見を実現し、特性要件を満たす材料の発見効率を向上させる。
【００２８】
２０２：前記所定の材料ライブラリにそれぞれの材料の化学式に従って前記所定の材料ライブラリに前記元素情報を含む材料が存在するかを判断する。
【００２９】
ここで、前記構造取得命令は、さらに、前記取得する材料に含まれる元素情報を含む。前記所定の材料ライブラリには、様々な材料の識別情報及びそれに対応する化学式、特性情報及び構造情報が保存される。本発明の実施形態には、前記取得する材料は、耐火材料であってもよい。耐火材料に対応する材料特性は、材料の硬度、密度、酸化抵抗特性、熱機械特性、熱衝撃抵抗特性、スラグ侵入抵抗特性及び精製スラグ放出特性等を含む。所定の材料ライブラリには、様々な耐火材料の識別情報、化学式、特性情報並びに結晶構造情報が保存される。ここで、様々な材料の識別は、具体的に、耐火材料の番号であってもよい。例えば、ユーザがＡｌ元素及びＮａ元素を含み、かつ熱機械特性、熱衝撃抵抗特性を有する耐火材料を検索しようとする場合、まず、図６に示すように、材料検索プラットフォームの元素及び特性スクリーニングボタンをクリックして、材料検索プラットフォームの主要機能インターフェースに入り、所望の耐火材料に含まれる元素又は備える特性に応じて、ユーザにより相応の選択が行われる。なお、本発明の実施形態には、元素限定をせずに、そのまま特性スクリーニングを行ってもよく、本発明は具体的な制限をしない。具体的に、まず、耐火材料に含まれる元素Ａｌ及びＮａに従って所定の材料ライブラリを検索し、耐火材料に含まれる元素Ａｌ及びＮａと、所定の材料ライブラリにおけるそれぞれの耐火材料の化学式中の元素とをマッチングして、所定の材料ライブラリにＡｌ元素及びＮａ元素を含む耐火材料に対応する識別情報が存在する場合、所定の配列に保存し、さらに、スクリーニングされた材料に前記特性情報を有する材料が存在するかを判断し、存在しない場合、取得する材料の特性情報を所定の材料構造予測モデルに入力して構造予測を行い、前記取得する材料の構造情報を出力する。
【００３０】
さらに、前記構造取得命令は、さらに、前記元素情報の包含方式を含む。本発明の実施形態には、所定の材料ライブラリに前記元素情報を含みかつ前記包含方式を満たす材料が存在するかを決定するために、ステップ２０２は、具体的に、前記包含方式及び前記所定の材料ライブラリにおけるそれぞれの材料の化学式に従って、前記所定の材料ライブラリに前記元素情報を含みかつ前記包含方式を満たす材料が存在するかを判断すること、を含む。例えば、図６に示すように、元素の包含方式は、具体的に、全ての選択元素を含んだり、全ての選択元素のみからなったり、少なくとも一つの元素を含んだりすることができるが、ユーザにより選択された元素及び元素の包含方式に従ってユーザ需求を満たす材料をスクリーニングするように、ユーザの需要に応じて相応の元素の包含方式を選択することにより、材料の元素の包含方式にさらに限定して、より正確にユーザ需求を満たす材料を見出すことができる。
【００３１】
また、所定の材料ライブラリを構築するために、ステップ２０２の前に、前記方法は、さらに、様々な材料の識別情報、特性情報、構造情報及び化学式を取得することと、前記様々な材料の識別情報及び特性情報により、様々な識別情報と様々な特性情報との間の第１のマッピング関係を確立することと、前記様々な材料の識別情報及び構造情報により、前記様々な識別情報と様々な構造情報との間の第２のマッピング関係を確立することと、前記様々な材料の識別情報及び化学式に従って、前記様々な識別情報と様々な化学式との間の第３のマッピング関係を確立することと、前記様々な材料の識別情報、特性情報、構造情報及び化学式、前記第１のマッピング関係、前記第２のマッピング関係並びに前記第３のマッピング関係により、前記所定の材料ライブラリを構築することと、を含む。具体的に、予め様々な材料の実験結果を取得してもよく、当該実験結果は、各種の従来の実験文書から得られてもよく、実験的研究により取得された実験結果であってもよい。当該実験結果により、当該材料が有する特性、化学式及び結晶構造等が知られることができる。さらに、様々な材料の識別情報と様々な材料の特性情報との間の第１のマッピング関係を確立するとともに、様々な材料の識別情報と様々な材料の構造情報との間の第２のマッピング関係を確立し、そして様々な材料の識別情報と様々な材料の化学式との間の第３のマッピング関係を確立することにより、所定の材料ライブラリを構築して、材料の知能的な発見を実現し、ユーザが迅速かつ正確的にユーザ特性要件を満たす材料構造を発見することに役立つ。なお、所定の材料ライブラリにおける材料特徴は、本発明の実施形態に挙げられる材料特性、化学式及び構造に限定しない。
【００３２】
２０３：前記元素情報を含む材料が存在する場合、前記材料に前記特性情報を有する材料が存在するかを判断する。
【００３３】
本発明の実施形態には、所定の材料ライブラリから当該元素情報を含む材料をスクリーニングした後に、さらに、材料の特性情報により、当該元素情報を含む材料から当該特性情報を有する材料をスクリーニングする。ステップ２０２の例の次に、図６に示すように、Ａｌ元素及びＮａ元素を含む耐火材料に対応する識別情報をスクリーニングした後に、さらに、スクリーニングされた耐火材料に熱機械特性、熱衝撃抵抗特性を有する耐火材料が存在するかを判断する。また、耐火材料が有する熱機械特性が高級であり、熱衝撃抵抗特性が中級である場合、スクリーニングされた耐火材料に上記特性グレード情報を有する耐火材料が存在するかを判断する必要がある。存在する場合、当該耐火材料に対応する構造情報を出力する。存在しない場合、特性情報を所定の材料構造予測モデルに入力して構造予測を行い、取得する材料の構造情報を出力する。なお、耐火材料がある特性を有しない場合、特性情報入力インターフェースにそのまま当該特性を省略してもよい。
【００３４】
２０４：前記特性情報を有する材料が存在する場合、前記材料に対応する構造情報を、前記取得する材料の構造情報として出力する。
【００３５】
本発明の実施形態には、最終的にスクリーニングされた材料識別情報に従って所定の材料ライブラリを検索し、ユーザ元素要件及び特性要件を満たす材料の構造情報及び化学式を出力する。例えば、ステップ２０３の例の次に、最終的にスクリーニングされた耐火材料に対応する識別情報に従って、所定の材料ライブラリを検索し、当該耐火材料識別情報に対応する耐火材料の化学式及び結晶構造を決定及び出力することにより、Ａｌ元素及びＮａ元素を含み、かつ熱機械特性、熱衝撃抵抗特性を有する耐火材料を発見する。上記方式は、従来技術における人力発見方式及び実験的研究方式と比較して、耐火材料構造の発見効率及び正確率を大幅に向上させる。
【００３６】
２０５：存在しない場合、前記特性情報を所定の材料構造予測モデルに入力して構造予測を行い、前記取得する材料の構造情報を出力する。
【００３７】
本発明の実施形態には、ユーザにより入力された特性情報に従って所定の材料ライブラリに特性要件を満たす材料の構造情報を検索できない場合、ユーザにより入力された特性情報を所定の材料構造予測モデルに入力して材料の構造予測を行い、出力された材料構造情報をユーザにフィードバックすることにより、ユーザが材料検索プラットフォームにより特性要件を満たす材料を取得することができ、また、材料構造情報の検索効率を向上させる。また、所定の材料構造予測モデルにより材料の構造情報を得た後に、出力された材料構造情報がユーザの特性要件を満たすことを確保するように、出力された構造情報を検証する必要がある。ステップ２０５の後に、前記方法は、さらに、出力された構造情報を所定の第一原理モデルに入力して特性テストを行い、前記取得する材料の特性テスト情報を得ることと、前記特性テスト情報と前記特性情報が一致であるかを判断することと、一致しない場合、ユーザにより特性検証の実験操作を行う提示情報を出力することと、一致する場合、出力された構造情報及び所定の失効機構モデルにより、前記構造情報の特性改善案を決定及び出力することと、を含む。ここで、前記第一原理モデルは、材料構造情報と特性情報との間の物理マッピング関係に従って材料の特性情報を出力するために用いられる。具体的に、出力された構造情報を所定の第一原理モデルに入力して特性テストを行う。当該第一原理モデルが材料構造情報と特性情報との間の物理マッピング関係に従って材料の特性テスト情報を出力し、さらに、得られた特性テスト情報とユーザにより入力された特性情報とを比較し、即ち、所定の第一原理モデルにより所定の材料構造予測モデルが出力した材料構造情報がユーザの特性要件を満すかを判断し、特性テスト情報とユーザにより入力された特性情報が一致する場合は、所定の材料構造予測モデルが出力した材料構造情報がユーザの特性要件を満たすことを示し、特性テスト情報とユーザにより入力された特性情報が一致しない場合は、所定の材料構造予測モデルが出力した材料構造情報がユーザの特性要件を満たさない可能性があり、ユーザによりさらなる実験で所定の材料構造モデルが出力した材料構造情報に対して特性検証を行うことを示す。最終的に、実験操作により当該材料の構造情報に対応する正確的な特性情報を得て、そして当該実験操作結果を所定の材料ライブラリに保存することにより、さらに所定の材料ライブラリを補完することができる。同時に、補完された所定の材料ライブラリを訓練セットとして、改めて所定の材料構造予測モデルを訓練修正して、さらに所定の材料構造予測モデルの予測精度を向上させることができる。
【００３８】
また、出力された構造情報が実際の応用における実現可能性を確保するために、当該材料構造情報を所定の失効機構モデルに入力して、当該材料が実際の作業状況での使用寿命及び失効機構を得て、適切な改善案を提案することにより、材料設計の適切性及び実用性を向上させることができる。前記出力された構造情報及び所定の失効機構モデルにより、前記構造情報の特性改善案を決定及び出力することは、出力された構造情報により、実際の環境での前記取得する材料の構造情報を決定することと、前記実際の環境での構造情報を前記所定の失効機構モデルに入力して失効予測を行い、前記実際の環境での構造情報に対応する失効機構を得ることと、前記失効機構により所定の特性改善案ライブラリを検索し、前記失効機構に対応する特性改善案を決定し、そして検索された特性改善案を前記構造情報の特性改善案として出力することと、を含む。出力された構造情報は、より完璧な構造であるが、実際の環境での材料構造に欠陥が存在するため、出力構造情報の元に、空孔、格子間原子及び置換原子等の固有点欠陥を加えて、実際の環境での構造情報を得て、そして実際の環境での構造情報を所定の失効機構モデルに入力して失効予測を行い、それに対応する失効機構及び使用寿命を得る。
【００３９】
ここで、所定の失効機構モデルは、所定の第一原理モデル、所定の分子動力学モデル及び所定のシミュレーションモデルを含む。所定の第一原理モデルは、ミクロ原子や分子を分析するために用いられ、その計算の大きさ範囲が１ｎｍ程度である。実際の環境での構造情報を所定の第一原理モデルに入力して、酸素又は溶鋼環境での様々な欠陥を含む材料界面構造の変化機構を計算する。所定の分子動力学モデルは、対ミクロスケールシステムにおける分子間の相互作用及び運動変化を分析するために用いられ、その計算の大きさ範囲が５〜１００ｎｍである。実際の環境での構造情報を所定の分子動力学モデルに入力して、様々な欠陥を含む材料に対する溶鋼の侵食程度を計算する。所定のシミュレーションモデルは、対マクロの実際生産における状況を分析するために用いられ、その計算の大きさ範囲が実際の１:１モデルである。実際の環境での構造情報を所定のシミュレーションモデルに入力し、実際の作業状況での溶鋼（スラグ）に対する材料の侵蝕抵抗過程を模擬する。それにより、上記の分析結果により材料の失効機構及び使用寿命を決定する。
【００４０】
さらに、決定された失効機構及び使用寿命に従って、所定の特性改善案ライブラリを検索し、前記失効機構に対応する特性改善案を決定し、検索された特性改善案を前記構造情報の特性改善案として出力する。ここで、当該所定の特性改善案ライブラリには、様々な失効機構及びそれに対応する特性改善案が保存される。従来の文献及び研究により、当該所定の特性改善案ライブラリを確立する。例えば、ある耐火材料が模擬による寿命が非常に短く、かつ失効機構が耐火材料に窒素空孔が存在すると、雰囲気中の酸素が容易にこの空孔に侵入して、侵食を加速させることが分かる場合、適切に当該失効機構を所定の特性改善案ライブラリに検索し、特性改善案を耐火材料の合成の際に意図的に窒素空孔の濃度を低下することとして決定することにより、出力された特性改善案に従って、出力された耐火材料の構造情報を相応的に改性し、材料構造設計の適切性及び実用性を向上させる。
【００４１】
さらに、本発明の実施形態における材料検索プラットフォームは、ユーザにより入力された特性情報により材料の構造情報を取得できるだけでなく、ユーザにより入力された構造情報により材料の特性情報を取得することもできる。前記方法は、さらに、前記取得する材料の構造情報を含む、取得する材料の特性取得命令を受信することと、所定の材料ライブラリに前記構造情報に対応する特性情報が存在するかを判断することと、存在する場合、取得された特性情報を前記取得する材料の特性情報として出力することと、存在しない場合、前記構造情報を所定の材料特性予測モデルに入力して特性予測を行い、前記取得する材料の特性情報を出力することと、を含む。
【００４２】
具体的に、ユーザが材料特性検索ボタンをクリックすると、材料検索プラットフォームは、材料特性取得命令を受信し、材料構造情報の入力インターフェースを表示する。当該インターフェースで検索しようとする材料の構造情報を入力することができる。材料検索プラットフォームは、ユーザにより入力された構造情報を取得した後に、所定の材料ライブラリを検索し、当該構造を有する材料の特性情報をユーザにフィードバックし、知能的な材料検索を実現し、構造要件を満たす材料の発見効率を向上させる。また、ユーザにより入力された元素情報及び構造情報の両方に従って、所定の材料ライブラリにおける材料をスクリーニングし、ユーザ元素要件及び構造要件を満たす材料が有する特性情報をユーザにフィードバックしてもよい。同時に、所定の材料ライブラリにユーザにより入力された構造情報に対応する特性情報が存在しない場合、当該構造情報により、所定の材料特性予測モデルを用いて材料特性を予測し、出力された材料の特性情報をユーザにフィードバックしてもよい。これにより、所定の材料ライブラリにユーザ構造要件を満たす材料が存在しなくても、所定の材料特性予測モデルにより材料特性を予測し、ユーザが材料の特性情報を取得することを確保できるとわかる。
【００４３】
また、所定の材料特性予測モデルを構築するために、前記構造情報を所定の材料特性予測モデルに入力して特性予測を行い、前記取得する材料の特性情報を出力する前に、前記方法は、さらに、前記所定の材料ライブラリにおける様々な材料の特性情報及び構造情報を所定の訓練セットとすることと、前記所定の訓練セットにより第２の所定のニューラルネットワークモデルを訓練し、前記所定の材料特性予測モデルを構築することと、を含む。ここで、前記所定の材料特性予測モデルは、前記構造情報と前記特性情報との間のマッピング関係に応じて前記取得する材料の特性情報を出力する。所定の材料特性予測モデルは、入力層、隠れ層及び出力層を含み、取得された材料構造情報を入力層により入力し、隠れ層により材料の構造特徴情報を抽出し、抽出された構造特徴情報を出力層により出力し、材料の特性情報が得られる。また、所定の材料特性予測モデルと所定の第一原理モデルと比較すると、所定の第一原理モデルも材料の特性情報をテストすることができるが、所定の第一原理モデルが機械学習を適用する原理でなく、その算出効率が所定の材料特性予測モデルよりも遥かに低いため、所定の材料特性予測モデルにより材料特性を予測することにより、さらに材料特性の検索効率を向上させることができる。
【００４４】
さらに、具体的な構築所定の材料特性予測モデルの過程は、以下の通りである。耐火材料を例として、耐火材料元素がｎ個の変数を含み、原子の座標変数が３ｎ個であり、空間群と当該座標での各原子の占有率を加えて、４つのパラメータが合計で４ｎ＋２個の変数であると仮定すると、これらの４ｎ＋２個の変数が唯一の耐火材料の結晶構造を決定する。同時に、耐火材料の特性がｍ個の変数であり、所定の材料ライブラリにｋ個のサンプルを含むと設定する。さらに、ｋ個のサンプルにおける４ｎ＋２個の構造変数とｍ個の特性変数の間の相関関係を構築する。具体的に、第２の所定のニューラルネットワークアルゴリズムを利用して、まず、ｋ個のサンプルにおけるｍ個の特性変数を各種数学的算出によりｘ個の新しい数が得られる。ｍ個の特性変数を第一級ニューラルネットワークとして定義すると、これらのｘ個の数は、第二級ニューラルネットワークとなる。そして、ｘ個の数を引き続き各種数学的算出によりｙ個の新しい数が得られ、これらは第三級ニューラルネットワークとなる。引き続き拡散しないと仮定すると、第三級ニューラルネットワークのデータとｍ個の特性とを比較分析し、第三級ネットワークのそれぞれのデータとｍ個の特性の間の関連性を分析し、関連性が最も高い計算式を発見して、所定の材料構造予測モデルとして決定する。ここで、モデル精度を向上したい場合、ニューラルネットワークの級数とサンプル数を増加することができる。
【００４５】
本発明の実施形態により提供される材料の決定方法と、既存の実験文書で材料特性を人力で発見し、特性要件を満たす材料構造をスクリーニングする従来の方法とを比較して、本発明は、取得する材料の特性情報を含む、前記取得する材料の構造取得命令を受信することと、様々な材料の特性情報及びそれに対応する構造情報を保存する所定の材料ライブラリに前記特性情報に対応する構造情報が存在するかを判断することと、存在する場合、取得した構造情報を、前記取得する材料の構造情報として出力することと、存在しない場合、前記特性情報を所定の材料構造予測モデルに入力して構造予測を行い、前記取得する材料の構造情報を出力することにより、特性要件を満たす材料構造を正確に発見することができ、材料構造の発見及び取得効率を向上させ、材料の知能的な発見を実現し、実験者の作業量を軽減し、実験的研究のプロセスにかかる時間を大幅に節約できる。また、第一原理計算、分子動力学模擬及びシミュレーション模擬ツールを加えることにより、出力材料が実際のプロセスにおける失効機構を見出し、材料設計の適切性及び実用性を向上させることができる。
【００４６】
さらに、図１の具体的な実装として、本発明の実施形態は、図３に示すように、受信部３１と、判断部３２と、出力部３３と、予測部３４とを含む、材料の決定装置を提供する。
【００４７】
前記受信部３１は、取得する材料の特性情報を含む、前記取得する材料の構造取得命令を受信するために用いられる。前記受信部３１は、本装置において取得する材料の構造取得命令を受信する主な機能モジュールである。
【００４８】
前記判断部３２は、様々な材料の特性情報及びそれに対応する構造情報を保存する所定の材料ライブラリに前記特性情報に対応する構造情報が存在するかを判断するために用いられる。前記判断部３２は、本装置において所定の材料ライブラリに前記特性情報に対応する構造情報が存在するかを判断する主な機能モジュールであり、中核モジュールでもある。
【００４９】
前記出力部３３は、所定の材料ライブラリに前記特性情報に対応する構造情報が存在する場合、取得した構造情報を、前記取得する材料の構造情報として出力するために用いられる。前記出力部３３は、所定の材料ライブラリに前記特性情報に対応する構造情報が存在する場合、取得した構造情報を、前記取得する材料の構造情報として出力する主な機能モジュールである。
【００５０】
前記予測部３４は、所定の材料ライブラリに前記特性情報に対応する構造情報が存在しない場合、前記特性情報を所定の材料構造予測モデルに入力して構造予測を行い、前記取得する材料の構造情報を出力するために用いられる。前記予測部３４は、本装置において、所定の材料ライブラリに前記特性情報に対応する構造情報が存在しない場合、前記特性情報を所定の材料構造予測モデルに入力して構造予測を行い、前記取得する材料の構造情報を出力する主な機能モジュールであり、中核モジュールでもある。
【００５１】
本発明の実施形態には、前記構造取得命令は、さらに、前記取得する材料に含まれる元素情報と、ユーザ特性要件を満たす材料を決定するための構造情報とを含む。前記判断部３２は、具体的に、前記所定の材料ライブラリにおけるそれぞれの材料の化学式に従って前記所定の材料ライブラリに前記元素情報を含む材料が存在するかを判断するために用いられる。
【００５２】
前記判断部３２は、具体的に、前記元素情報を含む材料が存在する場合、前記材料に前記特性情報を有する材料が存在するかを判断するためにも用いられる。
【００５３】
前記出力部３３は、具体的に、前記特性情報を有する材料が存在する場合、前記材料に対応する構造情報を、前記取得する材料の構造情報として出力するために用いられる。
【００５４】
さらに、前記構造取得命令は、さらに、前記元素情報の包含方式を含む。前記判断部３２は、具体的に、前記包含方式及び前記所定の材料ライブラリにおけるそれぞれの材料の化学式に従って、前記所定の材料ライブラリに前記元素情報を含みかつ前記包含方式を満たす材料が存在するかを判断するためにも用いられる。
【００５５】
さらに、前記特性情報は、具体的に、特性グレード情報である。前記判断部３２、具体的に、所定の材料ライブラリに前記特性グレード情報に対応する構造情報が存在するかを判断するためにも用いられる。
【００５６】
本発明の実施形態には、所定の材料構造予測モデルを構築するために、前記装置は、さらに、構築部３５を含む。
【００５７】
前記構築部３５は、前記所定の材料ライブラリにおける様々な材料の特性情報及び構造情報を所定の訓練セットとするために用いられる。
【００５８】
前記構築部３５は、前記所定の訓練セットにより第１の所定のニューラルネットワークモデルを訓練し、前記所定の材料構造予測モデルを構築するためにも用いられる。前記所定の材料構造予測モデルは、前記特性情報と前記構造情報の間のマッピング関係に応じて前記取得する材料の構造情報を出力する。
【００５９】
さらに、図４に示す別の材料決定装置は、上記構成に加え、さらに、テスト部３６を含む。前記判断部３２は、前記特性テスト情報と前記特性情報が一致であるかを判断するためにも用いられる。
【００６０】
前記出力部３３は、一致しない場合、ユーザにより特性検証の実験操作を行う提示情報を出力するためにも用いられる。
【００６１】
前記出力部３３は、一致する場合、出力された構造情報及び所定の失効機構モデルにより、前記構造情報の特性改善案を決定及び出力するためにも用いられる。
【００６２】
さらに、図４に示す別の材料決定装置において、前記出力部３３は、決定モジュール３３１と、入力モジュール３３２と、出力モジュール３３３と、を含む。
【００６３】
前記決定モジュール３３１は、出力された構造情報により、実際の環境での前記取得する材料の構造情報を決定するために用いられる。
【００６４】
前記入力モジュール３３２は、前記実際の環境での構造情報を前記所定の失効機構モデルに入力して失効予測を行い、前記実際の環境での構造情報に対応する失効機構を得るために用いられる。
【００６５】
前記出力モジュール３３３は、前記失効機構により所定の特性改善案ライブラリを検索し、前記失効機構に対応する特性改善案を決定し、そして検索された特性改善案を前記構造情報の特性改善案として出力するために用いられる。
【００６６】
具体的な応用シーンには、前記受信部３１は、前記取得する材料の構造情報を含む、取得する材料の特性取得命令を受信するためにも用いられる。
【００６７】
前記判断部３２は、前記所定の材料ライブラリに前記構造情報に対応する特性情報が存在するかを判断するためにも用いられる。
【００６８】
前記出力部３３は、存在する場合、取得された特性情報を前記取得する材料の特性情報として出力するためにも用いられる。
【００６９】
前記予測部３４は、存在しない場合、前記構造情報を所定の材料特性予測モデルに入力して特性予測を行い、前記取得する材料の特性情報を出力するためにも用いられる。
【００７０】
さらに、前記構築部３５は、前記所定の訓練セットにより第２の所定のニューラルネットワークモデルを訓練し、前記所定の材料特性予測モデルを構築するためにも用いられる。前記所定の材料特性予測モデルは、前記所定の材料特性予測モデルは、前記構造情報と前記特性情報との間のマッピング関係に応じて前記取得する材料の特性情報を出力する。
【００７１】
なお、本発明の実施形態により提供される材料の決定装置に関する各機能モジュールのその他の相応の記載は、図１に示される方法の対応の記載を参照することができ、ここで説明を省略する。
【００７２】
本発明の一実施形態によれば、以上の図１に示すような方法に基づいて、相応的に、コンピュータプログラムを記憶するコンピュータ可読な記憶媒介が提供され、前記プログラムがプロセッサにより実行される際に、以下のステップ、すなわち、取得する材料の特性情報を含む、前記取得する材料の構造取得命令を受信するステップと、様々な材料の特性情報及びそれに対応する構造情報を保存する所定の材料ライブラリに前記特性情報に対応する構造情報が存在するかを判断するステップと、存在する場合、取得した構造情報を、前記取得する材料の構造情報として出力するステップと、存在しない場合、前記特性情報を所定の材料構造予測モデルに入力して構造予測を行い、前記取得する材料の構造情報を出力するステップと、を実行する、コンピュータ可読な記憶媒介が提供される。
【００７３】
本発明の一実施形態によれば、以上の図１および図２の少なくともいずれかに示すフローチャートの手順に従って、材料の決定方法をコンピュータに実行させるプログラムが提供される。
【００７４】
以上の図１に示すような方法及び図３に示すような装置の実施形態に基づいて、本発明の一実施形態は、さらに、図５に示すようなコンピュータ装置の物理的構造概略図を提供する。前記コンピュータ装置は、プロセッサ４１と、メモリ４２と、メモリ４２に記憶されかつプロセッサ４１により実行されるコンピュータプログラムを含む。メモリ４２とプロセッサ４１は、いずれもバス４３に設置される。前記プロセッサ４１が前記プログラムを実行する際に、取得する材料の特性情報を含む、前記取得する材料の構造取得命令を受信するステップと、様々な材料の特性情報及びそれに対応する構造情報を保存する所定の材料ライブラリに前記特性情報に対応する構造情報が存在するかを判断するステップと、存在する場合、取得した構造情報を、前記取得する材料の構造情報として出力するステップと、存在しない場合、前記特性情報を所定の材料構造予測モデルに入力して構造予測を行い、前記取得する材料の構造情報を出力するステップと、を実行する。
【００７５】
本発明の技術案によれば、取得する材料の特性情報を含む、前記取得する材料の構造取得命令を受信することと、様々な材料の特性情報及びそれに対応する構造情報を保存する所定の材料ライブラリに前記特性情報に対応する構造情報が存在するかを判断することと、存在する場合、取得した構造情報を、前記取得する材料の構造情報として出力することと、存在しない場合、前記特性情報を所定の材料構造予測モデルに入力して構造予測を行い、前記取得する材料の構造情報を出力することとにより、特性要件を満たす材料構造を正確に発見することができ、材料構造の発見及び取得効率を向上させ、材料の知能的な発見を実現し、実験者の作業量を軽減し、実験的研究のプロセスにかかる時間を大幅に節約することができる。
【００７６】
明らかに、当業者であれば、上記の本発明の各モジュール又は各ステップは、汎用の計算装置により実装されることができると理解できる。これらは、単一の計算装置に集中してもよく、又は複数の計算装置から構成されるネットワークに分布してもよい。あるいは、これらは、計算装置により実行できるプログラムコードにより実装されることができ、それにより、これらは、記憶装置に記憶され、計算装置により実行されることができる。そして、場合によって、ここでの記載と異なる順序に開示又は記載されるステップを実行し、又はこれらをそれぞれ各集積回路モジュールに作成し、又はこれらにおける複数のモジュール又はステップを単一の集積回路モジュールに作成することにより実装されることができる。そのため、本発明は、いずれかの特定のハードウェアとソフトウェアとの組み合わせに限定しない。
【００７７】
以上の記載は、本発明の好ましい実施形態に過ぎず、本発明を限定するものではない。当業者であれば、本発明は、各種変更及び変化がありえる。本発明の主旨及び原則内におけるいずれの修正、均等置換、改良等は、いずれも本発明の保護範囲内に含まれる。
【要約】      （修正有）【課題】特性要件を満たす材料構造を発見し、実験者の作業負荷を軽減し、特性要件を満たす材料の発見効率を向上させる。【解決手段】取得する材料の特性情報を含む、前記取得する材料の構造取得命令を受信する１０１ことと、様々な材料の特性情報及びそれに対応する構造情報を保存する所定の材料ライブラリに前記特性情報に対応する構造情報が存在するかを判断する１０２ことと、存在する場合、取得した構造情報を、前記取得する材料の構造情報として出力する１０３ことと、存在しない場合、前記特性情報を所定の材料構造予測モデルに入力して構造予測を行い、前記取得する材料の構造情報を出力する１０４ことと、を含む。【選択図】図１【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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