【nano tech 特別シンポジウム】 MIはナノ材料開発をどう変化させたのか - 現状の課題と今後の展望 -汎用原子レベルシミュレータMatlantis
計算材料科学のMI活用と課題
Preferred Computational Chemistry
シニアマネージャー 名児耶 彰洋
・2024 2/1（木）15:00-15:40
・メインシアター (東4ホール)

1

自己紹介
Preferred Computational Chemistry (PFCC)
技術営業部 シニアマネージャー
名児耶彰洋 / Akihiro Nagoya
プロフィール●

大阪大学大学院 基礎工学研究科 修士課程 修了 (2007)●

株式会社豊田中央研究所 (2007)●○

第一原理計算：太陽電池材料、半導体材料、燃料電池触媒、グラフェン材料○

高分子の古典MD、MIENEOS株式会社 (2022)○●

Matlantis関連業務

Preferred Computational Chemistry (2023)

興味・趣味
●

材料に関わる現象、散歩、ランニング、子供と遊ぶこと
2

アジェンダ● PFCCのご紹介● 汎用原子レベルシミュレータ 「Matlantis」 のご紹介● Matlantis活用事例の紹介○●●

Matlantisによる複雑現象解明と材料スクリーニング (ENEOS 小野寺様)

課題と展望
1.

使いやすさ

2.

海外展開

3.

実験とのスケールの違い

まとめ3

Preferred Computational Chemistry（PFCC） のご紹介

4

会社紹介
会社名

基本情報
代表取締役社長 岡野原 大輔

Preferred Computational Chemistry

(CEO)

設立背景

*2023年7月 IDTechEX で9.4/10点の高評価● ミッション
“革新的なマテリアルの創出に貢献し、持続可能な世界を実現する ”Japan’s AI technology leader.

The largest petroleum company.

5● サービス：Matlantis™
汎用原子レベルシミュレーションのクラウドサービス

汎用原子レベルシミュレータ「Matlantis」 のご紹介

6

材料科学におけるチャレンジ1

革新的なマテリアルの創出に貢献し、持続可能な世界を実現する材料の研究開発対象となる未知の分子の数：1060 種類

2●

実験 合成・解析のハードルが高く網羅的な検討が困難●

シミュレーション 計算に時間がかかりすぎて非実用的●

マテリアルズ・インフォマティクス データ駆動型アプローチとして有望、”普遍性” に課題

3

シミュレーション × 深層学習

マテリアルズ・インフォマティクス
NanoTech 2023にて弊社 柴田が講演しました。 Speaker Deckにて公開。

https://speakerdeck.com/matlantis/ri-ben-yasasii-materiaruzuinhuomateikusuhenodao-ki-chai-tian-nanotech2023

Matlantis 開発の背景
マテリアルズ・インフォマティクス（MI）
特徴 ①

材料開発にAIを用いて 膨大な候補物質から有望材料を見出す技術。

特徴 ②

研究者の経験や勘に頼る 従来の手法を加速できる。

従来 開発に時間がかかる
実験～10回/月Matlantis

MI活用
実験・計算 → バーチャル実験

計算 → バーチャル実験 → 実験

数千回/月
入力：原子配列
出力：エネルギー
原子に働く力データベース

深層学習モデル学習シミュレータ～10回/月

原子配置から材料特性を予測する汎用シミュレータ
9製品の特長2,000 years

72 elements

20M times

PFN supercomputing cluster

1台のGPUで2,000 年分 のデータを学習(2000万個のシミュレーションデータ)

72元素 (実用上ほぼ全ての元素) に対応

従来手法よりも2000万倍の高速性

学習済みのAIを提供：学習データの準備やAIの知識は不要
メンテナンスフリー：システム/ハードの専門家は不要

10Why Matlantis™?
従来手法
(DFT)

シミュレーション

計算準備

解析

実験

・計算時間が膨大
・計算負荷を下げるために計算内容を単純化
・計算結果が出るのは実験終了後~10,000 回

Matlantis™

計算準備

シミュレーション

解析

実験

・圧倒的な速さ
・実験と同様の条件のもとで計算
・Matlantis駆動型アプローチ による材料開発の加速
11Applications
触媒

電池

触媒組成の大規模スクリーニング

摩擦における化学反応

MOF中の分子吸着

固体電解質中の Li拡散セラミックス

潤滑剤

吸着剤

半導体
磁性材料分離膜
金属・合金
トリメチルアルミニウムの反応解析…

BaTiO3の相変態

12Matlantisが提供するサービス
コア技術：汎用性、高速性

運用サポート：使いやすさ

Jupyter Lab環境

汎用機械学習ポテンシャル(汎用シミュレーションエンジン)

ドキュメントサンプルプログラム

カスタマーサポート
クラウド計算資源
13

Matlantis™ ユーザーの声：トヨタ自動車様

年間１千万個3ヶ月かかっていた計算がの計算ができる

１週間に短縮Pythonをベースとした
仕様は拡張性があり● 実際の動画https://www.youtube.com/watch?v=vMwllr9v1x4

実験担当者も利用Research Transformation by Matlantis™

https://www.slideshare.net/Matlantis/matl
antis30-rula05ce05o175xpfcc20221215“ 20年近く計算化学の世界にいるが、触った感じは圧倒的に汎用性が高い。
数カ月かかっていた計算が1秒もかからないで終わる。
わくわくする以外の要素がない。”
プレスリリースより抜粋

https://pc.watch.impress.co.jp/d
ocs/news/1336
421.html

古山教授 (信州大)研究者の時間

●●●研究者の時間計算機の時間

実験科学者から勘所を学ぶ
じっくり論文を読む
空いた時間で計算機のメンテなどもMatlantis
導入

15

●
●

●

計算機の時間

とりあえず計算を回して実験科学者に見せる
じっくり論文を読むために、○
1日分/1週間分の構造モデル作成～ジョブ投入を自動化○
1日分/1週間分の計算結果を自動解析
計算機のメンテは不要Scientific Papers

https://matlantis.com/cases

Other publications (as of July 2023)：

Editor’s Highlights on 2
categories

Lieven Bekaert, et al.

2023 ChemSusChem2023, e202300676

Ayako TAMURA, et al.

2023 J. Comput. Chem. Jpn., 21, 129-133

Kan Hatakeyama, et al.

2023 10.26434/chemrxiv-2023-f9lxl

Tien Quang Nguyen, et al.

2023 J. Comput. Chem. Jpn., 21, 111–117

Lieven Bekaert,et al.

2023 J. Phys. Chem. C, 18, 8503–8514

Hiroshi Sampei,et al.

2023 JACS Au, 3, 991–996

Yuji Shitara,et al.

2023 Tribologist, 68, 280-291

Yuji Shitara and Shigeyuki Mori

2022 Tribologist, 67, 662-671

Tasuku Onodera

2022 Tribologist, 67, 821-829

Kaoru Hisama,et al.

2022 Comp. Mat. Sci., 218, 111955

So Takamoto, et al.

2022 Nature Comm.,13, 2991

+37 conference presentations
16

お客様の計算事例

17

他社事例：Matlantisによる複雑現象解明と材料スクリーニング
第３回 Matlantis User Conference
ENEOS 小野寺様ご提供の資料より抜粋

現象解明のためのモデリング
実験結果：基油の種類によって加工しやすさが変化⇒ 2種の異なる基油中における添加剤の拡散・吸着ダイナミクスを追跡
金属

基油

基油層

＋イソパラフィン ×80

添加剤

金属

金属

基油

基油層
ドデカノール ×1＋

n-パラフィン×80

添加剤

加工しやすい潤滑油

添加剤

ドデカノール ×1

加工しにくい
潤滑油

金属
面 圧

【引用】

添加剤

面 圧

小野寺、トライボロジスト、67 (2022) 821／山岸ほか、トライボロジー会議2022春・東京、D25／柴田ほか、トライボロジー会議2022秋・福井、A23
Copyright © ENEOS Corporation All Rights Reserved.

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もっと加工しやすい潤滑油はないか？
Matlantisによる現象解明の結果・・・

加工しやすくする（摩擦を下げる）ためには、添加剤の吸着を妨げない、疎な油膜をつくる基油を用いるべし
これは立派な「設計指針」になる！

Matlantisの速さを活かして油膜疎密のデータ生成
機械学習によるスクリーニングを検討

Copyright © ENEOS Corporation All Rights Reserved.

20加工しやすい基油の提案
実際に入手可能な化合物を3つ提案。当社内にて、実験実証フェーズに突入！
有望な化合物群＞10,000個

疎加工油の基油候補

RDF
特徴量

AB

C

中点

3.74

3.70

3.68

3.50

傾き逆数

0.99

0.94

0.96

0.90

基準油

特徴量（RDF傾き逆数）

化合物群のうち、入手可能な化合物

入手可能

イソパラフィン
基準油★
21 ●教師データ

基油として用いれば、金属加工を容易にできる可能性（疎な油膜を形成、添加剤吸着を妨害せず）●予測データ入手可能な化合物

密密

特徴量（RDF中点）

疎Copyright © ENEOS Corporation All Rights Reserved.課題と展望

22

課題１：使いやすさ

車欲しい

ブラウザ経由のクラウドサービスだと自動化がしにくい。

Pythonプログラミングが難しい。直感的な GUIが欲しい。

電話ですぐにサポートしてほしい。

自分にはできないから計算してほしい。
23

学習教材とカスタマーサポート
Atomistic Simulation Tutorial
必要な知識を実践的に学べるチュートリアル●

Document:

専門家によるカスタマーサポート- Webフォームからの問い合わせ対応- 定期打ち合わせ- サンプルプログラムの提供

https://docs.matlantis.com/atomistic-simulation-tutorial/

●

Code:
https://github.com/matlantis-pfcc/atomistic-simulation-tutorial

コンテンツ
●

1章: Introduction (導入)●2章: Opt (構造最適化)●

3章: Energy●

4章: Vibration, phonon, 各種自由エネルギー●

5章: 反応経路探索●

6章: MD (分子動力学法)●

7章: おわりに
24ChatGPT先生

課題２：海外展開

世界への普及状況●

Matalantisについて世界中から問合せを受けており、世界各地で利用され始めています。

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DFT

MD~ nm計算精度

課題３：実験との比較

DFTMD

ps - ns

大きさ

計算精度

時間

安定状態
化学反応

S. G. Louie, Nature Materials, 20, 728 (2021)

現象のサイズスケールの難しさ：Li-ion電池のデバイス構造
材料、セル、モジュール

Y. Chen, Journal of Energy Chemistry 59, 2021, 83-99

実験からの目線

K. Liu, Automotive Innovation, 5, 2022,121

まとめ

●

Matlantis™ は新素材探索や現象解明の高速化に貢献します●

Matlantis駆動型アプローチ により材料計算科学の役割が大きく変わります○ シミュレーションによる大規模スクリーニング実験○ 様々な現象についてシミュレーションによる解析●

Matlantis™ 貴組織の研究開発部門のデジタル化の推進、変革に貢献します21