拡張OCTA

計算材料科学とデータ科学融合のためのツール
2020年9月7日
第7回 東北大学 知のフォーラム
実験家のためのデータ駆動科学オンラインセミナー「計算材料科学＆マテリアルズ・インフォマティクス入門」
産業技術総合研究所
青柳 岳司

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自己紹介

• 青柳岳司（あおやぎたけし）• 産業技術総合研究所 機能材料コンピュテーショナルデザイン研究センター(CD-FMat)
総括研究主幹• 経歴• 1987年3月 薬学研究科博士前期課程修了（薬学修士）• 同

4月 旭化成工業(株)（当時）入社• 1991年10月－1992年9月 カリフォルニア工科大学客員研究員• 1998年8月－2002年3月 （財） 日本化学技術戦略推進機構(JCII)（出向）
NEDOプロ「高機能材料設計プラットフォームの研究開発」においてOCTAを開発• 2002年9月 博士（工学）学位取得（名古屋大学）• 2016年4月 旭化成退社• 2016年5月 産総研入所• 専門分野• 高分子計算機科学、高分子材料物性解析• 現在関与する主なプロジェクト• 超先端材料超高速開発基盤技術プロジェクト（超々プロ）（NEDO 20162021）• 次世代物質探索のための離散幾何学（新学術領域計画班

2017-2021）2

高分子材料開発のための統合シミュレータ
 NEDOプロ(1998-2002)において開発された統合システム
 ミクロ～マクロ間のスケールをカバーする複数のシミュレーション
プログラム（エンジン）とユーザーインターフェース
NAPLESKAPSELhttp://octa.jp/
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OCTA現在の活動• OCTAユーザーグループによる活動 （2002/4－）• Webページの運営 （http://octa.jp/）•プログラム公開 ／ ユーザー登録は3000サイト以上•掲示板によるディスカッションの場提供• プログラムのデバック、バージョンアップ
•OCTA8.3（最新版） OCTA8.4（近日公開予定）•（公社）新化学技術推進協会(JACI)による活動(http://www.jaci.or.jp/)• 技術セミナー：30社程度のメンバーがOCTA活用に関して情報交換、議論 ⇒ 対外発表（高分子討論会等）• 書籍出版：高分子材料シミュレーション－OCTA活用事例集
Computer Simulation of Polymeric Materials-Application of the OCTA System• OCTA商用版• J-OCTA：（株）JSOL• 主に、インターフェース（モデラーなど）提供と技術サポート、受託解析

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拡張OCTA開発の経緯
超々プロジェクト(2016-2021)の狙いとアウトプット目標＜プロジェクトの狙い＞
主に有機系材料を対象にした従来に無い材料設計シミュレーションの開発や人工知能（以下、AI）を活用した材料開発支援等を、革新的な試作プロセス開発や評価計測技術開発と共にナショナルプロジェクトとして行うことで、これまで“経験と勘”に基づいた材料開発文化に変革の兆しを誘発すると共に、競争力の高い日本の素材産業の優位性を確保する。
＜アウトプット目標＞
高性能材料・部材の研究開発支援を可能とする高度な計算科学、高速試作・革新プロセス技術、先端ナノ計測評価技術を駆使して革新的な材料基盤の構築を目指す。これにより従来の材料開発と比較して試作回数・開発期間の1/20の短縮を目指す。
基本計画書より抜粋

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超超PJのコンセプト：計算・プロセス・計測の連携
原子反応・重合

ハイスループット合成

低分子／高分子高次構造

高分子反応/
表面修飾

複合材料(有機/有機・無機)

成形加工(積層／配向)マルチスケール計算
シミュレータ技術

スーパーコンピューター

計算機支援
ナノ構造設計基盤技術

機能性材料開発
連続押出発泡

高速・革新
プロセス技術開発
高速かつ自在な製造が可能なプロセス技術

電子分光型電子顕微鏡

先端
ナノ計測評価技術開発
陽電子消滅法
機能と構造の関係などを精密に解析する先端計測技術

計算/AI・プロセス・計測の連携による研究開発促進
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基盤技術開発：シミュレータ開発
多様な材料・機能に対応したシミュレータ群 (2019/4初期バージョン公開）
高機能誘電材料
高耐電圧かつ高誘電性の有機・無機ハイブリッドコンデンサ等

半導体材料

開発シミュレータ
・電気・光等のキャリア輸送シミュレータ
・界面原子ダイナミクス・反応シミュレータ（I, II）
・モンテカルロフルバンドデバイスシミュレータ
・誘電率等の外場応答物性シミュレータ
・電圧印加粗視化分子動力学シミュレータ（I, II）
・汎用インターフェース（拡張OCTA）
・フィラー充填系コンポジットシミュレータ
・ナノカーボンコンポジット用シミュレータ
・反応性流体シミュレータ

高透明度なサーモクロミッ
クフィルム、有機半導体等
冷房時
機能性ナノ粒子
可視光透過
近赤外光遮断暖房時
可視光・近赤外光透過

高性能高分子材料
高性能コンポジット材料、エレクトロニクス材料等
自動車系部品など

機能性化成品

ナノカーボン材料(超高性能触媒)（ＣＮＴ・グラフェン）

天然物やCO2を原料とする機能性化成品・材料等

軽量且つ高性能な自動車用ワイヤーハーネス、導電線や放熱材料等

フローリアクターによる自在合成

機能性モノマー

機能性材料

a b
ディスプレー材料
機能性ゴム材料など

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自動車用ワイヤーハーネス、モーター用巻線など
導電性ゴム、耐熱性樹脂、放熱材料など
フレキシブルディスプレイ・照明など

拡張OCTA開発の経緯• マテリアルズインフォマティクス、データ駆動型材料開発への対応• 解析ツールの整備（シミュレーション結果から記述子の抽出）• 実験データとの連携（画像解析）• 機械学習ツールとの連携• 大規模シミュレーションへの対応• 描画、データ処理の高速化（エンジンの高速化が先行）

8拡張OCTAにおいて開発された機能・ツール
大規模データ、実験との連携、機械学習への連携に向けたシステムの強化・拡張
大規模データ対応、解析機能強化：
拡張GOURMET

実験データとの連携：
ImageLoader

機械学習との連携：
AITool9拡張GOURMETの機能：界面描画・解析機能
 界面： 高分子複合材料の機能・性能に大きく影響
拡張GOURMETでは、OCTAのシミュレーション結果に対する界面の描画・解析機能を実装
例 A5-B73-A5 トリブロックポリマーの一軸伸長分子動力学シミュレーション
ポリマーがミクロ相分離し、A /B 界面を形成
オリジナルGOURMET

オリジナルGOURMET

10拡張GOURMET (16色表示)

界面解析機能
表面積、領域体積、領域重心座標を取得可能

ファイル出力可能

界面について
数値解析

データ取得
領域体積 [L3 ] (黒丸、実線)

250

青：領域 A緑：領域 B赤：領域 C

20015020005
経過時間 [T]1110150

界面表面積 [L2 ] (白丸、破線)

250

AI Tool を用いたデータ解析

曲率算出・表示機能
 曲率： 界面張力、界面エネルギーと関連する重要な要素
拡張GOURMETでは、界面のGauss曲率及び平均曲率の算出・表示機能を実装
Gauss曲率の表示例

平均曲率の表示例

12拡張OCTAにおいて開発された機能・ツール
大規模データ、実験との連携、機械学習への連携に向けたシステムの強化・拡張
大規模データ対応、解析機能強化：
拡張GOURMET

実験データとの連携：
ImageLoader

機械学習との連携：
AITool13

Image Loaderの機能： 画像データの解析
真円度 0.5-1.5の粒子を赤色で表示

例

樹脂／無機ファイラー複合材料の電子顕微鏡画像
粒子数 [個]赤色で表示した粒子のヒストグラム

粒子面積 [pixel^2]

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画面イメージ

Importing

Clipping

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画面イメージ

Binarization

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画面イメージ

Particle ①Analysis②① 真円度 0.5-1.5 を赤、それ以外を緑に塗り分け② 粒子の個数 vs 粒子面積のヒストグラム作成

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Image Loaderの機能：
画像ファイルからシミュレーション用ファイルへの変換
例

樹脂／無機フィラー複合材料の電子顕微鏡画像

シミュレーション用ファイル (UDF ファイル)

OCTAによるシミュレーション
・MDシミュレーション (COGNAC)
・SCFシミュレーション (SUSHI)
・FEM, FDMシミュレーション (MUFFIN)
熱拡散のFDMシミュレーション

18応用例： 断層画像からの三次元再構築、シミュレーション用ファイルへの変換
断層画像 (32枚) ※実材料ではなく、モデルの画像三次元再構築されたシミュレーション用ファイル

OCTAによるシミュレーション
・MDシミュレーション (COGNAC)
・SCFシミュレーション (SUSHI)
・FEM, FDMシミュレーション (MUFFIN)
熱拡散のFDMシミュレーション

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拡張OCTAにおいて開発された機能・ツール
大規模データ、実験との連携、機械学習への連携に向けたシステムの強化・拡張
大規模データ対応、解析機能強化：
拡張GOURMET

実験データとの連携：
ImageLoader

機械学習との連携：
AITool20

AI Toolの機能
OCTAシミュレーター出力（構造化データ）、実測画像データ等を処理し、機械学習ツールを起動する統合インターフェース

単純な配列構造への変換

データのインポート(CSV、UDF、画像)
操作Python

データフレーム(データの確認と前処理)

操作
機械学習 (Scikit-learn利用)
操作

深層学習 (TensorFlow利用)21

AI Toolの機能： OCTA のシミュレーション結果からデータフレームを作成
COGNACによるMDシミュレーションの結果

変換

・BC_out.udf
・prnh_out.udf

単純なデータフレーム

OCTAのシミュレーション結果を機械学習・深層学習するための準備※ BC_out.udf (Brown-Clarke NPT)、prnh_out.udf (Parinello-Rahman NPT)、いずれもOCTA/COGNACのサンプルファイル sample¥NPT¥out

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画面イメージ

シミュレーションの結果であるUDFファイルの読み込み

23画面イメージ

MDシミュレーションの結果(UDFファイル)から51-100レコードのTimeデータを取得し、データフレームに転送

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画面イメージ

Densityのデータを取得

入れ子型の複雑な構造の配列データを二次元配列構造に変換して転送

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画面イメージ

スクリプト処理 (Action) を利用したデータ転送

0-100の各レコードで処理を行い、得られた<R 2>値をデータフレームに転送
スクリプト処理 (Action) の設定• 末端間距離二乗値の平均 <R 2> を計算

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画面イメージ

解析対象のデータをグラフを描いて確認
横軸

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縦軸

AI Toolの機能： 画像ファイルからデータフレーム作成
サンプル毎の配列データへの変換
Material_AのSEM画像 (10枚)

データフレーム
Material_BのSEM画像 (10枚)顕微鏡画像のファイル (jpgファイル) から二次元配列構造のデータフレームを作成

機械学習解析・深層学習解析

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応用例： 画像ファイルからデータフレーム作成

Material_AのSEM画像 (10枚)

データフレーム
Material_BのSEM画像 (10枚)

画像の数値データ変換は、Image Loader の粒子解析機能を使う方法もある

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CSVファイルデータフレーム上のデータを用いた機械学習・深層学習解析

データフレーム

Python

機械学習 (Scikit-learn利用)
深層学習 (Keras/TensorFlow利用)

Pythonスクリプトによりテンプレートにない解析も実施可能

基本的な機械学習、深層学習のテンプレートを用意⇒ 設定を少し変更するだけで解析を実施できる。

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まとめ：実験・シミュレーション・機械学習の連携
二次元画像

三次元断層画像31

OCTA/拡張OCTAの入手法• OCTA-BBSよりダウンロード可能(http://49.212.191.63/phpBB/)• OCTA（ユーザー登録不要）• 現バージョン• 近日公開予定

OCTA8.3
OCTA8.4 （拡張OCTAの機能を一部含む）• 拡張OCTA（ユーザー登録必要）• OCTA8.3U2Mより• 利用規約• 両者とも「ＯＣＴＡの利用規約」に従う

OCTA/拡張OCTAをぜひお試しください！

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