原シス事業成果報告会

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原⼦⼒システム研究開発事業（新発想型）成果報告会／2023.3.16／京都⼤学・⿊﨑

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マテリアルズ・インフォマティクスによる核燃料開発

代表機関
再委託先機関

京都⼤学
⼤阪⼤学

〇⿊﨑
⼤⽯健、熊⾕佑治

将也

原⼦⼒システム研究開発事業（新発想型）成果報告会
2023年3⽉16⽇
オンライン

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1. 研究の背景と研究⽬標 #1
•

研究の背景


材料科学と情報科学あるいはデータ科学が融合したマテリアルズ・インフォマティクス（MI）が注⽬されている。

MIでは、⼤規模な材料データを⽣成・収集し、機械学習をはじめとした情報科学技術を適⽤することで、材料探索や設計を効率化する。

MIの発現により、材料開発にかかる時間の⼤幅な短縮や、これまで予想すらされていなかった新材料の発⾒などが実現している。

京都⼤学・⿊﨑

核燃料や原⼦炉材料の開発研究においては、国内外を問わず、MIの流れは届いていない。

健1

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1. 研究の背景と研究⽬標 #2•研究⽬標

実験データに基づく各種材料の物性値ビッグデータを機械学習することで、世の中に存在しうるウラン化合物の中から核燃料に適した⾼熱伝導率物質を⾒出す。



京都⼤学ではプロジェクトの総合的推進及びウラン化合物の熱伝導率を予測する機械学習モデルの構築と妥当性評価を、⼤阪⼤学ではウラン化合物の合成と特性評価を実施する。

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2. 研究の全体計画•

研究項⽬と年次スケジュール（線表）京都⼤学・⿊﨑

健2

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3. 研究項⽬(1)の成果 #1(1)ウラン化合物の熱伝導率を予測する機械学習モデルの構築①新しい機械学習モデルの構築と機械学習②学習済みの⼈⼯知能によるウラン化合物の熱伝導率予測

実験データに基づく各種材料の物性値ビッグデータ（Starrydata）に収録されている物質について、その化学組成を、それを構成する元素の周期、族、⼤きさ、重さ、電気陰性度に展開した。



⼊⼒を構成元素の周期、族、⼤きさ、重さ、電気陰性度、出⼒を熱伝導率として⼈⼯知能に学習させた。その結果、Starrydataの物性値ビッグデータに対して、⾼い精度（93%）で熱伝導率を予測できる機械学習モデルの構築に成功した。

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3. 研究項⽬(1)の成果 #2

図 1 化学組成から周期、族、⼤きさ、重さ、電気陰性度への展開例

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健

図 2 熱伝導率の実測値と予測値

3

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

世の中に存在しうる全てのウラン化合物を、既存のデータベースから収集し、その化学組成を構成元素の周期、族、⼤きさ、重さ、電気陰性度に展開してリスト化した。（今回は、Materials Projectに格納されているもの951種類を対象とした。）



学習済みの⼈⼯知能とリスト化したウラン化合物の情報を使って、世の中に存在しうる全てのウラン化合物の熱伝導率を網羅的に予測した。



⼀⽅、この段階までに⾏った予測では、熱伝導率の定量的評価までには⾄らなかった。そこで、機械学習モデルの改良や学習⽤データベースを拡充することで、定量的予測の改善を図った。



⼈⼯知能の予測結果をもとにして、化学組成におけるウランの割合、合成のしやすさ、化学的安定性、毒性、中性⼦吸収断⾯積等を総合的に勘案したうえで、核燃料の候補になりうる⾼熱伝導率ウラン化合物として、UYb3、USiNi、UNiSn、UCuSnなどを提案した。

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3. 研究項⽬(1)の成果 #4

図 3 ウラン化合物の熱伝導率の予測結果
左：R2年度モデル、中：R3年度改良モデル①、右：R3年度改良モデル②

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健

4

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3. 研究項⽬(1)の⽬標達成度•

⽬標達成度：⽬標を上回る成果（理由）

当初⽬標としては、熱伝導率の⼤⼩関係のみ評価できればよいとしていたところ、想定以上に研究が進んだことから、さらに⼀歩踏み込んで、機械学習モデルの改良や学習⽤データベースの拡充まですることができたため。



これにより、熱伝導率の定性的評価に加えて定量的評価もある程度の精度でできるようになったため。

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3. 研究項⽬(2)の成果 #1(2)ウラン化合物の合成と特性評価（再委託先：⼤阪⼤学）①希⼟類ボライドとウランボライドの合成と特性評価②⼈⼯知能が予測した⾼熱伝導率ウラン化合物の合成と特性評価


希⼟類元素のボライドを対象とした実験を通じて、ウランボライドの合成と特性評価の準備を整えた。この研究を通じて、LaB6の熱伝導率が室温において80 Wm-1K-1を超えるほど⾼いことを確認した。

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3. 研究項⽬(2)の成果 #2
Thermal conductivity,  (Wm-1K-1)

90
CeB6

706050403020100200

図 4 LaB6（左）とCeB6（右）の試料外観

LaB680400600
800
1000
Temperature, T (K)12001400

図 5 LaB6とCeB6の熱伝導率の温度依存性（本研究での実測値）

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3. 研究項⽬(2)の成果 #3


⾼熱伝導率ウラン化合物の⼀つの候補であるウランボライド（ウラン−ホウ素化合物）：
UFe3B2に着⽬し、その合成と熱伝導率の評価を試みた。その結果、UFe3B2単相試料の合成と熱伝導率の評価に成功した。熱伝導率の実測値は、最⼤で1200 Kにおいて約18 Wm-1K-1（同温度でUO2の熱伝導率の約7倍）であり、⽬標値であるUO2の約10倍には届かなかったものの、⼈⼯知能の機械学習の⾼い妥当性を裏付けるものであった。



最終的に提案された核燃料の候補になりうる⾼熱伝導率ウラン化合物のうちUSiNiを取り上げ、その合成と熱伝導率の評価を試みた。その結果、USiNi単相試料の合成と熱伝導率の評価に成功した。熱伝導率は室温で約5 Wm-1K-1であり、温度上昇に伴い上昇する⾦属的な挙動を⽰すことを⾒出した。

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UFe3B2 (SPS 1073 K)

Intensity (a.u.)

UFe3B2 (SPS 1173 K)

UFe3B2 : 01-089-3638

UFeB4 : 01-081-3559

-Fe:03-065-4899

20

40
60
80
100
Diffraction angle, 2 (Cu-K, degrees)

Thermal conductivity, (Wm-1K-1)

3. 研究項⽬(2)の成果 #4120

15

10

50200

heatingcooling

400

600

800

1000

1200

Temperature, T (K)

図 6 UFe3B2試料のXRDパターン

図 7 UFe3B2試料の熱伝導率の温度依存性（本研究での実測値）

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Thermal conductivity, (Wm-1K-1)

3. 研究項⽬(2)の成果 #51086420200

heatingcooling
400600800

1000

Temperature, T (K)

図 8 USiNi試料の外観写真

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健

図 9 USiNi試料の熱伝導率の温度依存性（本研究での実測値）

7

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3. 研究項⽬(2)の⽬標達成度•

⽬標達成度：⽬標を上回る成果（理由）

当初⽬標としては、いくつかある候補物質のうち⼀つでも合成できて熱伝導率が評価できればよいとしていたところ、UFe3B2とUSiNiの⼆つの物質について、単相試料の合成と熱伝導率の評価まで⾏うことができたため。



熱伝導率の値も、現⾏燃料であるUO2より⼗分に⼤きく、⼈⼯知能の予測を裏付けるものでもあったため。

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3. 研究項⽬(3)の成果 #1(3)ウラン化合物の熱伝導率を予測する機械学習モデルの妥当性検証


様々な機械学習⼿法で熱伝導率を予測し、その際の予測精度を⽐較することで、本研究で選択した機械学習⼿法（Random Forest）が最も予測精度が⾼くなることを確かめた。



熱伝導率の予測に影響した特徴量の重要度を解析することで、⾼い熱伝導率を予測するための特徴として電気陰性度の平均値に注⽬した今回の機械学習モデルは妥当であることを確かめた。

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3. 研究項⽬(3)の成果 #2
表 1 様々な機械学習⼿法を⽤いた
熱伝導率予測の精度⽐較
ModelMAE

MSE

RMSE

R2RMSLE

Random Forest Regressor

1.25

30.34

5.48

0.90

0.21

Light Gradient Boosting Machine

1.88

31.11

5.55

0.90

0.32

Extra Trees Regressor

1.21

31.44

5.57

0.90

0.22

Decision Tree Regressor

1.31

34.13

5.81

0.89

0.23

Gradient Boosting Regressor

2.94

56.69

7.52

0.82

0.46

K Neighbors Regressor

3.89

130.88

11.43

0.59

0.51

AdaBoost Regressor

5.63

134.48

11.58

0.57

0.78

Ridge Regression

6.89

190.91

13.81

0.40

0.84

Bayesian Ridge

6.89

190.90

13.81

0.40

0.84

Linear Regression

6.89

190.90

13.81

0.40

0.84Least Angle Regression

7.53

198.41

14.08

0.37

0.92

Lasso Regression

7.72

255.66

15.98

0.19

0.98

Elastic Net

7.78

258.27

16.06

0.18

0.99

Orthogonal Matching Pursuit

8.00

264.27

16.25

0.17

1.03

Huber Regressor

5.97

304.68

17.44

0.04

0.80

Lasso Least Angle Regression

9.06

316.76

17.79

0.00

1.18

Dummy Regressor

9.06

316.76

17.79

0.00

1.18

Passive Aggressive Regressor

18.85

878.07

27.16

-1.82

1.46

250

図 10 熱伝導率予測に影響した特徴量の重要度 [%]原⼦⼒システム研究開発事業（新発想型）成果報告会／2023.3.16／京都⼤学・⿊﨑

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3. 研究項⽬(3)の⽬標達成度•

⽬標達成度：⽬標通りの成果（理由）

ここでは、本研究で開発した機械学習モデルの妥当性を、主に、⼿法と特徴量の観点から評価した。このことは、当初に予定していた通りの内容であり、当初⽬標通りの成果を得ることができたため。

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3. 研究項⽬(4)の成果 #1(4)研究推進


研究代表者の下で各研究項⽬間の連携を密にして研究を進めた。

研究実施計画を推進するための打合せや会議等を開催した。



得られた成果を積極的に外部発表した。

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3. 研究項⽬(4)の成果 #2＜論⽂発表＞
1. ⿊﨑 健, 原⼦⼒材料におけるDX利⽤と課題 1. 新材料開発とマテリアルズ・インフォマティクス, ⽇本原⼦⼒学会誌, 64巻10号, 569-571 (2022).
＜⼝頭発表＞
1. 宮脇侑司、⼤⽯佑治、牟⽥浩明、熊⾕将也、⿊﨑 健、「マテリアルズ・インフォマティクスによる⾼熱伝導率を持つ新規核燃料材料の開発」、⼝頭発表、⽇本原⼦⼒学会2022年秋の⼤会、2022年9⽉7⽇〜9⽇、茨城⼤学⽇⽴キャンパス．
2. ⿊﨑 健、「原⼦⼒材料におけるDX利⽤と課題 (1) 新材料開発とマテリアルズ・インフォマティクス」、⼝頭発表、⽇本原⼦⼒学会2022年春の年会、2022年3⽉16⽇〜18⽇、オンライン開催．
3. ⾦ 明⽟、熊⾕将也、⿊﨑 健、「機械学習を⽤いた⾼熱伝導率ウラン化合物の網羅的探索」、⼝頭発表、⽇本
原⼦⼒学会2021年秋の⼤会、2021年9⽉8⽇〜9⽉10⽇、オンライン開催．
4. Meigyoku Kin, Masaya Kumagai, Yuji Ohishi, Ken Kurosaki, “Uranium Compounds with High Thermal
Conductivity Proposed by Machine Learning”, Oral, the 2021 MRS Fall Meeting & Exhibit, December 6‒8, 2021,online.
5. Meigyoku Kin, Masaya Kumagai, Yuji Ohishi, Eriko Sato, Masako Aoki, Ken Kurosaki, “Propose Advanced
Nuclear Fuels with High Thermal Conductivity Using Machine Learning”, Poster, TMS 2022 Annual Meeting &Exhibition, February 27‒March 3, 2022, online.
6. ⿊﨑 健、「核燃料（研究開発）の今後の展望」、⼝頭発表、第5回核燃料・材料・⽔化学夏期セミナー、2021
年8⽉10⽇〜11⽇、オンライン開催．

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3. 研究項⽬(4)の⽬標達成度•

⽬標達成度：⽬標を上回る成果（理由）コロナ禍の中でもオンラインツール等を効果的に活⽤することで、研究者間で⼗分な連携を図ることができたため。



1.5年間弱という短い研究期間であったが、⼝頭発表6件、論⽂（学会誌記事）発表1報の外部発表ができたことは、当初⽬標を上回るものであったため。

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4. 成果の新規性と研究効果 #1•

成果の新規性

従来からある試⾏錯誤的な⼿法ではなく、⼈⼯知能の機械学習という⼿法でもって、⾼い熱伝導率を⽰しうるウラン化合物を探索・発⾒することができた。世界で初めての成果であり、新規性は⾼い。



本研究は、伝統的な核燃料研究に最先端のデータ科学研究を組み合わせたものであり、関連分野を⾒渡しても同様の事例は皆無である。⾰新的で独創的な試みであったといえる。

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4. 成果の新規性と研究効果 #2
•

研究効果


熱電材料や磁性材料といった機能性材料開発の分野で進展しているマテリアルズ・インフォマティクスを、核燃料研究に初めて適⽤した。



結果、⾼熱伝導率ウラン化合物としてUYb3、USiNi、UNiSn、UCuSnなどを提案し、その中からUSiNiを選定し、その熱伝導率を実験的に評価することで、⼈⼯知能の予測の妥当性の裏付けまでを⾏った。



この⼀連の成果は、広くマテリアルズ・インフォマティクス分野を⾒渡しても⾒事な成功例であり、最先端の材料開発分野に逆輸⼊できるものと考えている。

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5. 関連研究の国内外の状況と今後の課題・⽅向性 #1•

関連研究の国内外の状況


本研究の特徴の⼀つに、機械学習の結果をもとに提案した新物質を実際に合成しその特性を実験的に評価したことがあげられる。



機械学習と実験を⾼度に組み合わせた研究は、広く材料科学・情報科学の分野を⾒渡してもほとんど前例はなく、特に、原⼦⼒分野に限れば、国内外問わず唯⼀無⼆のものである。

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5. 関連研究の国内外の状況と今後の課題・⽅向性 #2•

今後の課題・⽅向性


本研究を⼀つのきっかけとして、広く核燃料研究とデータ科学を融合する研究開発の重要性が明確になった。



これを踏まえて、京都⼤学、東北⼤学、⼤阪⼤学、JAEA、NFDがチームを組み（研究代表：⿊﨑 健）、2022年度の原⼦⼒システム研究開発事業（基盤チーム型）に「データ科学との融合による核燃料研究の新展開」と題した研究課題を申請した。

2022年10⽉に採択され、 2022年11⽉22⽇には第1回チーム会議を開催した。順調に研究開発活動を進めている。

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6. まとめ•本研究のアピールポイント


MIと核燃料研究の融合、初めての試み



⾼熱伝導率ウラン化合物の網羅的探索（951種類のウラン化合物の熱伝導率予測）に成功



機械学習モデルの改良や学習⽤データベースの拡充まで実施



機械学習のみならず実験研究による裏付けを実施



積極的な外部成果発表



若⼿・学⽣の⼈材育成に貢献（修論、栄転）

新発想型から基盤チーム型への発展

原⼦⼒⼯学と情報⼯学・データ科学が融合した新しい学問分野・新産業の創⽣へ

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