2024.5.23「統計数理を活⽤して未踏物質空間を切り拓く」産学連携シンポジウム QA集
質問

回答
反応予測と合成経路設計の機械学習モデル研究はかなり進んでおりますが、⾼分⼦にの適⽤はまだまだ難航な状況だと思います。

1 ポリマーの合成過程を予測する⽅法はありますでしょうか？

我々の⼀つの成果としては、株式会社ダイセルとの共同研究でSmiPoly(Ref: https://pubs.acs.org/doi/full/10.1021/acs.jcim.3c00329) という⽣成器を開発しました。
この⾼分⼦の⽣成器から提案される候補は全て合成経路の提案も付いています。
可能だと思います。

2

材料候補の選定やMIの問題設定を⾃動化することは特に最近⼤規模⾔語モデルの発展によって、専⾨家の知⾒をAI に⼊れることは容易になったため、可能でしょうか？

ユーザーの要望を答えるUser-friendly な AI interface を作れると思います。
ただし、完全に新しい問題設定には⾃動化が難しいと予想します。

3 完全closed-Loopな材料探索は可能でしょうか？
4 無機系材料におけるMIの研究課題は何でしょうか？

実験あるいは計算機実験を全⾃動化できる系であれば可能です。
未知の結晶構造をいかに予測するか、界⾯や表⾯の解析、⾮周期系の解析、動的特性など、課題は⼭積しています。
分⼦設計や結晶構造⽣成には⽣成AIの活⽤がかなり研究されています。

5

MIに⽣成AI（GPTなど）を有効に活⽤する⽅法についてご意⾒を伺えますでしょうか？

近年は⼤規模⾔語モデルのMI 応⽤研究も注⽬され、LLMによる分⼦⽣成、⾃動データ収集など様々な研究成果が発表されています。
参考⽂献として以下の論⽂を紹介します：
https://pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2023/dd/d3dd00113j
RadonPyの計算データに関しては、プリセットとよばれる標準プロトコルを定めており、データ取得はこのプリセットを⽤いています。そのため、計算条件に関しては統⼀されています。

6

異なる実験環境で取得された実験データや計算データを実験データ側の環境の差異ですが、転移学習により補正してやるというコンセプトです。

どのように突合して活⽤可能なDBをつくるのでしょうか？

例えば、アフィン転移学習（https://arxiv.org/abs/2210.09745）を⽤いることで、統⼀条件で取得した計算データを⽤い、実験固有のプロセス因⼦を陽に考慮した転移学習により、様々な実験環境の違いを考慮した予測を⾏うことを計画しています。

競合するプライヤーからデータを統合するにはセキュリティの問題を7 克服する必要があると思います。
その点をどのように対処されていますでしょうか？

現在のRadonPyコンソーシアムでは、基礎的な物性のシミュレーション値について完全にオープンにするという前提での協⼒関係となっております。
また、転移学習のターゲットタスクは各企業が⾃社内で個別に実施しています。
そのため、セキュリティに関する対処は特に⾏っていません。

質問

回答
精度の担保と⾔われると様々な要因（データ数、計算精度、実験側の誤差、転移学習に⽤いる記述⼦、機械学習モデルのサイズ、etc）によって左右されるので、この質問に対して⼀概にお答えすることは8 Sim2Realの転移学習で精度はどの程度担保されているのでしょうか？ 難しいです。
RadonPyの計算データからPoLyInfoの実験値へのSim2Real転移学習においては、PoLyInfoの実験値を直接学習した場合よりも精度が向上したということが今回の数値実験の結果です。
我々のグループでは⾏っていませんが、必要なアウトプットがDFT計算のポテンシャルエネルギー
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精度の⾼いDFT計算は計算コストが⾼いともいますが、計算を⾼速化する研究はありますでしょうか？

のみで良い場合はmachine learning potentialとよばれる研究が多数あります。
第⼀原理MDのポテンシャル計算をDFTでなく機械学習に置き換えて⾼速化します。
電⼦状態なども必要な場合は、電⼦密度とエネルギーの対応関係をニューラルネットワークに置き換える⽅法（https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jctc.1c00568）などが提案されています。
現在観測した範囲のスケーリングカーブは、対数スケール上でほぼ直線的に汎化誤差が低下しており、10ガラス転移温度の予測誤差は最終的にどの程度のところにシミュレーションデータを増やせば増やすだけ誤差0に向けて低下していくという結果になっています。

落ち着きそうでしょうか

実際には誤差は残ると思いますが、さらにデータ数を追加しないとカーブの収束先を予測できるほどの観測はできていません。

11

三菱C様、JSR様ともにどのような材料領域でMIを適⽤研究されていますでしょうか？

12 内挿と外挿をどう定義したのでしょうか？

三菱ケミカルにおける注⼒市場、新規事業分野で幅広く適⽤しています。
訓練データの⼊⼒変数の分布の密度関数が⼩さい（裾）あるいはゼロの領域を外挿と考えています。
訓練・テストにおける分布シフトまでは基本的には想定していません。
ご質問ありがとうございます。

・⽣分解性プラスチックの内セルロース誘導体に着⽬された
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理由について教えてください。
・その他の⽣分解性プラスチックへ展開は検討されていますか。

私たちが参画している産官学連携プロジェクトのCOI-NEXTの「再⽣可能多糖類植物由来プラスチックによる資源循環社会共創拠点」が多糖類植物由来のプラスチックの開発を⽬指しているためセルロース誘導体を計算しています。
その他の⽣分解性プラスチックへの展開については、今のところはまだありませんが、将来的には検討するかもしれません。

林さまのご講演に関して：スケーリング則が効く物性

⼀般的に計算-実験間のギャップが⼩さいほど（相関性が⾼いほど）、スケーリング則は強く観測されると（ガラス転移温度）と熱伝導率のようにスケジューリング則が考えられます。

14 成り⽴たない物性があるようでしたが、⽬的の物性にしかし、計算-実験間で例えばどれくらいの相関性があればスケーリング則が観測されるかというスケーリング則が効くかどうか、あらかじめ知る⽅法は定量的な評価はまだ⾏っていません。

あるでしょうか？

やってみないとわからないというのが実情です。

質問

回答

⾼分⼦のデータベースを作成中とのことですが、物性値などはcsv、MD計算の最終スナップショットはJSONファイルをPythonオブジェクトの形で15 どのようなデータのフォーマットで公開されるか等ロードすると、RadonPyやRDKitを⽤いて座標や⼒場情報にアクセスできるようにする予定です。

教えて頂けると嬉しいです。

また、いずれもPython上でAPIを使⽤してダウンロード可能になる予定です。
公開しているバージョンでは、使⽤できる原⼦はH,C,N,O,F,S,P,Cl,Br,Iです。

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RadonPyで計算できないポリマーはありますか？

また、分岐のない線形ポリマー・アモルファス状態に限ります。

（例えば、特殊な原⼦が⼊ったポリマー、ブロック⼦ポリマーなど） 開発中の⾮公開のバージョン（コンソーシアム内限定公開）では、分岐ポリマー、熱硬化性樹脂、ケイ素系ポリマーなどの計算が実⾏可能な拡張が⾏われています。
MDシミュレーション精度の乏しさは、シミュレーションデータで不⾜を補う上でのデータ駆動型予測における潜在的な課題になるかと思いました。

17 当該課題に対するアプローチについての考えを教えてください。
MDシミュレーション精度が乏しいことはありきとして、他の実験・⽂献データを使って補正するようなアプローチとなるでしょうか？

おっしゃる通り、MDシミュレーション精度が乏しいことはありきとして、他の実験・⽂献データを使って補正するというアプローチがメインです。
計算精度と計算コストはトレードオフの関係にあり、計算精度を上げるということは、すなわち計算データの⽣産数が少なくなるので、機械学習のデータ源として考えた場合はとにかく計算精度を上げれば良いというわけではないと考えています。
また、MDシミュレーションにより計算可能な空間スケールはナノメートルオーダー、時間スケールはナノ秒オーダーであり、現実系（センチメートルの空間スケール、秒・分の時間スケール）とのギャップを完全に埋めることがそもそも困難であるという事情もあります。
準結晶は、現段階では基礎研究の段階であり、まだ産業的な応⽤に耐えうる材料の発⾒には⾄っていない

18 準結晶はどのようなデバイスや産業に応⽤できる材料でしょうか？というのが正直な所だと思います。
強いて⾔えば、フライパンのコーティング剤に使われているのが最も実⽤的な例でしょうか。
(https://blog.miraikan.jst.go.jp/articles/20111014102011-1.html)。

発⾒された準結晶は３つとのことでしたが、19 機械学習のスクリーニング段階ではもっと多くの候補があったのでしょうか。
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RadonPyで引張試験のような機械的特性のシミュレーションは可能でしょうか？

おっしゃる通り。
機械学習のスクリーニングでは1000個くらいの候補が提案されました。
合成可能性や元素の取り扱いやすさなどを配慮して，最終的に10個の候補を選んで合成実験しました。
ヤング率に関しては現在開発中です。
破断点などの⼤きな変形を伴う場合は全原⼦MDで取り扱うことが困難になるため、粗視化MDへの拡張を将来的に考えています。

https://scienceportal.jst.go.jp/explore/interview/20111108_01/index.html

そうですね。最も実⽤的な例であるフライパンのコーティング剤でも、あまり普及しなかったようです。
では熱が伝わりにくく、摩擦も少ないことからフライパンの21 コーティングなどに応⽤されましたが、重量が重く、⾼価になるためあまり普及はしなかったようです。とあります

よってまだ準結晶は実⽤化に⾄っていないと⾔えます。
正⼆⼗⾯対称性や準周期性に起因する独⾃の物性が将来的に⾒つかる可能性を⾒込んで、研究を進めている段階です。