データ生成・蓄積・活用に基づいたマテリアルズ・インフォマティクスの実践

機能材料コンピュテーショナルデザイン研究センター
材料インフォマティクスチーム
安藤康伸
1

データ駆動材料研究
データサイクルを基盤とする新しい材料開発
高速な実験・計算・自律自動実験装置

データ
生成・ 機械学習ポテンシャル

データ

データ
活用

・触媒インフォマティクス
・スペクトル高速自動解析
研究データ蓄積システム

サイクル

マテリアルズ・データ

イノベーションへ蓄積
2

トヨタ自動車の事業
プロジェクトヘッド：庄司 哲也

3

研究開発データ管理SaaS
代表：斉藤 耕太郎（中性子実験の専門家が企業）
Randeftが提供する価値②
研究を取り巻くトレンド

バラバラだった実験、チーム、データが整備され、繋がることで新しい価値を⽣む

現場は既に逼迫、⼿作業のデータ管理では追いつかない時代にひとつひとつの実験、ひとりひとりの研究者の成現場が感じる強い課題感

迫られるデータ駆動科学への対応

研究開発データの管理や取り扱いに課題を感じていますか？

放射光施設のストレージ容量の変化

果が、Randeftによるデータジャーニーの変化によって、アップグレードされるだけでなく、そのData-driven
Materials
Science(TB)

全てが整備され繋がることで、今までになかった8年間で分析、実験そのものの効率化、チームのコラボ36.1倍レーションが⽣まれ、新しい価値の創造につながります。

1000

はい750

98％

500

マテリアルズ・インフォマティクスとその先に⽣まれる新たなデータ駆動型アプローチにいち早く対応するための基盤を提供します。

250
01820

1720

16201520

引用元：https://www.randeft.jp/product

1420

1320

1220

1120

10200920

Cop yr ight© R a nd e f t Inc . A LL R IGHTS R ES ER VED.

研究者を対象としたアンケート結果（当社調べ）より

フランスSOLEILの発表資料より

Cop yr ight© R a nd e f t Inc . A LL R IGHTS R ES ER VED.

547

Open Catalyst Project• Meta AI社のFundamental AI Research（FAIR）とカーネギーメロン大学（CMU）の共同研究• 目的は、気候変動への対応に役立つ再生可能エネルギー貯蔵に使用する新しい触媒を、AIを使ってモデル化し発見すること• AIや機械学習を用いることでDFT計算を効率的に近似し効果的な触媒を見つけることができるかもしれない• MLモデル学習用のOpen Catalyst 2020 (OC20) および2022 (OC22) データセットを公開• 2億6千万回以上のDFT計算による130万個の分子緩和が含まれている• データだけでなく、ベースラインモデルとコードもGithubページでオープンソース化

5オンラインサービスMatlantis
https://matlantis.com/ja/

Preferred NetworkとENEOSが出資

55種類の元素を取り扱える汎用NNPを提供
6

データ生成7

機械学習ポテンシャル
物質シミュレーションを機械学習で代替・高速化する

構造機能
エネルギー（安定性）

原子種
構造座標

量子化学計算第一原理計算古典分子動力学

バンドギャップ
電荷密度分布磁性
化学反応障壁弾性

機械学習ポテンシャル
従来できなかった規模・精度のシミュレーションを実現可能に8

of the discrete binding energies was plotted using a Gaussian
distribution with 0.01-eV width. The binding energies of mostLi equilibrium sites are in the range of 1.5–2.5 eV, with a
PHYSICAL REVIEW B 103, 094112 (2021)few sites having lower binding energies. We were not able toアモルファス・合金化に関する研究

Au-Li binary alloy

K. Shimizu,
E. F.(c)Arguelles,
Li, andY. Ando,
E.ps.
Minamitani,s snapshotsof (b) initial,
4 ps, (d) W.
80 ps,(e) 200
The atomicandS.
Watanabe,Phys.
Rev.
B103,094112(2021).
ach snapshot using relative atomic positions. The colors correspond to

Li di usion mechanism in amorphous Si
W. Li, and Y. Ando, PHYSICAL REVIEW MATERIALS
4, 045602 (2020).

Review Paperff•
InACCEPTED
terms ofMANUSCRIPT
atomic energies,
atoms located at the interface
THE FOLLOWING ARTICLE IS
had OPEN
lowerACCESS
values (Au: −3.71 eV, Li: −2.02 eV) compared tothoseHigh-dimensionalof the bulk region (Au:neural−3.28 eV,
Li: −1.89eV) at thenetwork
atomicpotentials for examining energy materials:
initial structure. Atoms at the second layer from the interface,
Somehadrecentsimulations
conversely,
highervalues (Au: −3.23 eV, Li: −1.84 eV).
Satoshi Watanabe1, Wenwen Li2, Wonseok Jeong3, Dongheon Lee4, Koji Shimizu5, Emi Minamitani6, Yasunobu Ando2 and Seungwu Han3
5 November
2020 • © 2020
Thespontaneously
Author(s). Published by IOP Publishing Ltd
ThisAccepted
shows Manuscriptthat the online
Au-Li
sharp interface
will
form an alloy. While thermal oscillation caused the atomic
S. Watanabe,
W.atLi,theW. bulkJeong,
D. Lee,e.g.,
K. Shimizu,E. Mimanitani,Y. Ando, and S. Han, J. Phys. Energy 3, 012003 (2021).
energyfluctuation
region,41.0 meVat 4 ps
and 51.3 meV at 80 ps, the interface atoms had much lower9

coorddisord
betwe
Sec. IR. Shimizu, S. Kobayashi, Y. Watanabe, Y. Ando, and T. Hitosugi, APL Materials 8, 111110 (2020).

ÀĂúü%úüĪôėñĵÚ±ĻĶ

自律自動実験装置の開発
Materials Robotics

 ɎØğúQƊȯƚă ȣēŵËŖĆ}QĜƑƚăLL]d(1*ƟŎɰǡœQĿǏÀ^(2*Ɵ?1ȼųåQǄǌ^@AĔʸ]ǵiu)@RvoƳņù^cɻ΂cʝDsƋɝEȿkv\FV)

物性値を最大化せよと指令
例: Liイオン伝導度を最大化せよ
合成条件を指示サイクルが重要

ベイズ最適化
全自動で薄膜合成・(合成条件最適化) サイクルを回す イオン伝導測定1 ƟŎɰǡœQĿǏÀ
元素を決めるのは最終的にマテリアルインフォと人間の力接続し、予測から合成まで
  (h}is|)
一気通貫で行う
結果を報告
少ない手数で̙ǘƕȼɥʙcɀΉæa˯Y\ɵ͛`
プロセスサイエンスの深耕
最適パラメータを発見するための手法
探索空間の拡大、時間の確保、膨大な物質数から化学観形成ƕȼȗŦyʥȽQuL^Eêˠ^`t(ŀƮƙěŇǻÀPǒǘOɹɴfɥ?K1b) Ʀ 3: ŮɪǺPȦɏŐƲAb AI/Robot z| ȥɂǙƦa(ȥɂǜdLvyôţOV@^@A ǜsdj}ŇǻÀM fÝɤ?EŮȏŀƮハードウェアの価値を高める• ベイズ最適化のプログラム開発
ɵHcɡʕyĜņDsǥJ\@u)Ĝņ] z|yƋʛO\@u)• 計測データの高速情報抽出
ソフトウェア開発の実施dğúŪæǢƇğúŶȴǎM12ȘƆč
Lc°aɻO(1ınu̙ȻʖyƠʄæS• データベース構築やデータフローのデザイン
Pçe`BƮÆǄƈ6ɥƳMv\@u) r2^ǀͶQu)V^Be(1Li }¼ʹˏʾyƠʄ• 実験室におけるIT環境の整備
LvdʄĆ]oˎP]?u)æSr2^@AǀͶ]?u)Qu^(ª}Ơʵæ{• 「On-The-Fly解析」による計測モニタリング
ŪĲcéɯaƇJ(ƛ(çyQveͰ@
材料合成プロセスの柔軟な最適化の実現¹¸°aOVEY\¼¥´.d̙ǘƕȼȗcD)ɚʨaƍBu^ÏZcŤ΀aƎFʜ ŦcǀǑyǳQ)Tvaĝ[@\ǒˍʴaˬ̹ƕȼ10H)Tvd AI/Robot fśHKǢŪæPǒ ^}¼ʹˏͦɮʮyƎA)LvarY\ȼ̹ȗŦデータ蓄積11

情報科学の「当たり前」を材料研究へ
テーブル構造ツリー構造

angle [degree], count, time[s]0,0, 0.20
10, 23, 0.19
20, 110, 0.21
30, 132, 0.21
40, 90, 0.20
50, 20, 0.17<?xml encoding=‘UTF-8’><experiment><sample id=1><name>BN</name><method>XPS</method></sample ></experiment>{CSVXMLJSON(Comma Separated Values)(Extensible Markup Language)(JavaScript Object Notation)"density_unit": "1/cell","H2O": {"density": 22,"Molecule": "H2O.spc.MOL"}}

従来使われてこなかったXML/JSONといったデータベースソフトをフォーマットを材料データ蓄積に利用開発中

12データベース構築目的の３C蓄積（collection）

利用できるよう整理整頓して収納する

索展（curation） 理解（comprehension）

テーマに沿って分かりやすくまとめる

論証に対する根拠を取り出す

サイズ
バリエーション
課題・環境に応じて必要な「データベース」をより深く考える必要がある
13データ活用14

希少データの価値を最大限活かす<`Y`f5/Te_Qf

45 +•••

PXbcehXdf?N]WRfBO@IK i%#g-g#j/

SaUX^[fVY\f/$9'/`Y`f5/

SaUX^< !J`Y`f5L7R
P AE>

60)
KMFG/ P;KMFG/ ,P2
AI.H:3j=10%(L*H/ ,P
BO@IK

g;PDCK< !/ P g,P1g8L P"BO@IK
gAI, ,, / &kZf[h3KMO
15膨大な量の解析を実現する
解析データセット(86 86セット)
1730
1000
600
00200

400

spect_data[, i]

400
200

spect_data[, i]

600

800

800

(3483230235240245

225230235240245235

240245

EnergyEnergy64706956

100

spect_data[, i]0010050200

spect_data[, i]300

150400225

225230235240245225

Energy4 4498)434)8230
Energy3601086 x 86 pixelsの7396 点全てに対応する”スペクトルデータがある”
)

4 57

43

従来とは異なる処理方法が必要不可欠
16

Sci. Tech. Adv. Mater. 20, 733-735 (2019).

EMアルゴリズムによる自動ピーク検知

チューニングの必要なく〜１s 程度の処理を実現
17

M.Okada et al., APL Mater. 9, 121115 (2021).

応用：X線顕微分光データ解析▪ MoS2-MoS2:Nb への3D nano-ESCAで得られたスペクトルデータに提案手法を適用▪ Mo 3d5/2ピークマッピングからエッジ方向へのBinding energyの減少トレンドを検出▪ 625セットのスペクトルデータを解析(6ピーク分解)
並列処理で実質6~7時間で解析可能▪ ベースライン処理を含めた一連の解析作業を自動化

Peak-position mapping image of Mo4+ 3d5/2

18

Peak intensity mapping image of Nb4+ 3d5/2.

T. Matsumura, N. Nagamura, S. Akaho, K. Nagata, and Y. Ando, Sci. Technol. Adv. Mater. Meth. 3, 2159753 (2023) .

線形バックグラウンドモデリング

区間一様分布・三角分布の尤度を考慮することで自動モデリングに成功
19

T. Matsumura, N. Nagamura, S. Akaho, K. Nagata, and Y. Ando, Sci. Technol. Adv. Mater. Meth. 3, 2159753 (2023) .

スペクトルモデリングの応用結果

XPSピーク位置マップ

強度マップ

0.4 eV程度のケミカルシフトを検出・Snの価数分布のマッピングに成功
20(~7000スペクトルを半日程度で処理)まとめ：データ駆動科学で実現したいこと
計算・機械学習

駆使

「現代」

研究

• 100年前に天才はたくさんいたがコンピュータはない• 新しいことは今の時代できることから生まれる

優秀・価値

引

出

• すごい実験装置やシミュレーターはたくさん開発されている• そこで取得したデータをどこまで活用できているだろうか？

作業効率

上”研究”

割時間増

• 24時間つきっきりの実験現場を楽にしたい• 手作業で淡々と行われる解析作業を自動化したい
21