九州大学

マテリアル研究の新展開～先端機器の共用とデータ利活用～

講演概要集
日時 ： 2023年 2月 28 日（火）13:30 ～ 17:35
場所 ： 九州大学 ゲストハウス 1F 会議場（伊都キャンパス；福岡市西区元岡）

主催： 九州大学超顕微解析研究センター
文科省次世代マテリアル先端リサーチ九州大学学術研究都市推進機構（OPACK）

後援： 日本電子株式会社
株式会社 日立ハイテク
サーモフィッシャーサイエンティフィック
株式会社 メルビル〒819-0395 福岡市西区元岡744
九州大学超顕微解析研究センター(ARIM)TEL : 092-802-3489
E-mail : nano_hvem@hvem.kyushu-u.ac.jp

【研究会の概要】
マテリアル先端リサーチインフラ(ARIM)では、先端機器の共同利用とともに、共同利用で取得されたマテリアルデータの利活用の推進が重要なテーマとなります。
今回の研究会では、このような新形態事業の基盤構築に関して、九州大学ハブの取り組みを報告するとともに、データ利活用に関わる関連事業の動向を紹介頂き、議論を深めることを目的としています。

【プログラム内容】
13:30-13:35

研究会の主旨村上 恭和

13:35-14:15①「データ創出・活用型磁性材料研究に向けて」
大久保 忠勝国立研究開発法人物質・材料研究機構

14:15-14:55②「ポリマーインフォマティクス・エコシステムによる高分子材料開発」
内藤 昌信
国立研究開発法人物質・材料研究機構

14:55-15:35③「マテリアル先端リサーチインフラ事業におけるデータ基盤DX」
松波 成行
国立研究開発法人物質・材料研究機構

15:35-15:50――――――――

九州大学 超顕微解析研究センター長

休憩（15 分 ）―――――――――

15:50-16:20④「九州大学の装置共用とデータマネジメントポリシー」
藤ヶ谷 剛彦九州大学 工学研究院 応用化学部門 教授

16:20-16:50⑤「電子顕微鏡画像解析におけるAI技術の活用」
山本 知一
九州大学 超顕微解析研究センター 助教

16:50-17:20⑥「層状物質×計算科学×データ科学」ARIM 情報部門
加藤 幸一郎九州大学 工学研究院 応用化学部門 准教授

17:20-17:35⑦「九州大学学術研究都市の紹介2023」
本田 一郎 （公財）九州大学学術研究都市推進機構---------------------------------18:00-19:30
談話会 （ビッグオレンジ）

データ創出・活用型磁性材料研究に向けて大久保忠勝１
1. 国立研究開発法人 物質・材料研究機構 データ創出・活用型磁性材料研究拠点
１．背景
10 年先の社会像・産業像を見据え、カーボンニュートラルの実現、Society5.0 の実現、レジリエンス国家の実現、Well-Being 社会に重要な役割を果たす革新的な機能を有するマテリアルを効率的に創出すること、また、従来とは全く異なる先駆的なデータ駆動型研究手法を生み出し、関連する産学会等との緊密な連携の下で、拠点外・事業外に普及し全国展開していくことを目的として、2022 年度に公募があった文部科学省「データ創出・活用型マテリアル研究開発プロジェクト事業」に、物質・材料研究機構を研究代表機関として、産業技術総合研究所、東北大学、名古屋大学、大阪大学、東北マグネットインスティテュー
ト、東京大学、東北学院大学から構成される拠点が採択され、2030 年度までの研究がスタートした。
2．目的、方針
研究実施内容は、磁性材料に関連して以下の 3 研究課題から構成されている。
研究課題 1：「新規機能性磁性物質探索・材料設計」
ハイスループット計算、高速合成システムや先端計測設備等の各種の計算・実験手段を用いて磁気ストレージ、磁気メモリ、磁気センサー等の機能性磁性薄膜や磁石材料等のさまざまな磁性物質・材料データを創出するとともに、得られたデータを蓄積し、機械学習手法や画像解析手法などの解析を行うプラット
フォームを構築し、データ科学を用いることで、材料設計に有用な情報を抽出する。これらの方法論を適用して、磁性材料マップを作成し新規機能性磁性物質開発を目指す。
研究課題 2：「AI 駆動型オンデマンド永久磁石開発」
急速な需要拡大が予想されている駆動モータ用の永久磁石材料開発に迅速に対応するため、資源的な観点で大量消費が可能な R2Fe14B 系や RFe12 系などの R-Fe 系磁石に、用途に適した性能を持つ磁石をオンデマンドで迅速に開発する必要がある。そこでデータ駆動型研究を新たに取り入れて、求められる磁気特性を有する磁石の作製プロセスが迅速に得られる「データ駆動型磁石シミュレータ」を開発し、産業応用に適した磁石開発を加速する手法を開拓する。
磁石組成やプロセス条件、組成設計に必要な熱力学データ、微細構造の特徴量、磁気特性のデータを創出・蓄積し、これらのデータを活用してオンデマンドの特性を持つ磁石材料を開発するツールを整えて磁石開発研究を変革することで、サプライチェーンに影響されない次世代高性能磁石材料を開発する。
研究課題 3：「データ駆動型最適設計に基づく軟磁性材料・デバイス開発」
モータコアやパワーエレクトロニクスにおけるインダクタ・トランスなどの受動素子など幅広い産業分
野を通じて我々の社会生活を支えている軟磁性材料では、応用分野に応じて各動作周波数に対して磁気ヒステリシス(鉄損)の物理起源に基づいた最適な材料およびデバイス設計が求められる。しかしながら、従来の膨大な試行に頼る材料開発手法では探索可能なパラメータ空間は限られており、また開発スピードやコストなども問題となっていた。本研究では、データ駆動型研究を展開することによりこれら課題の解決を図り、従来手法では困難な最適設計された軟磁性材料およびデバイス開発を目的とする。特に本プロジ
ェクトの別課題として実施する永久磁石開発との連携を効率的に進めるため、モータコア用軟磁性材料開発に注力して研究開発を進める。

ポリマーインフォマティクス・エコシステムによる高分子材料開内 藤 昌 信
1. 物質・材料研究機構 統合型材料開発・情報基盤部門 データ駆動高分子設計グループ
人工知能（AI）がレシピをつくり、IoT 化した自動実験装置が自律的に材料探索を行う。そんな SF のような時代がすぐそこまで来ている。そのコア技術となるのが、AI と連動したスマートラボとよばれる自動装置群である。製薬分野などへの導入が先行してきたが、マテリアルインフォマティクス（MI）の浸透に呼応するように、ここ５年ほどで様々な材料分野に急速に広まりつつある。
材料開発の現場では、合成のみならず、物性・材料特性までを総合評価する必要がある。また、先端材料に求められる性能・特性は刻々と変化する。そのため、ポリマースマートラボには、臨機応変に対応できるロバスト性が求められる。演者らのポリマースマートラボでは、これらの課題解決のため、技術仕様を予め固めずに、様々な AI ツールやデータサービスを組み合わせていくアジャイル的な開発手法を採っている。その AI ツールやデータベースとして、NIMS が整備を進める材料プラットフォーム「DICE」が提供する電子ラボノート、データ解析 AI、IoT 化ツール、データサーバなどの各種モジュールを利用できることも、システム開発の迅速化に大きなメリットとなっている。また、従来の材料評価は、サンプル作製や測定に多くの時間・労力・職人技などが求められ、材料開発のハイスループット化を困難にしてきた。
この問題に対し、本プロジェクトでは、MI 駆動研究に特化した装置を開発することで、合成から材料評価までの一連の工程を自動化・高速化することに成功した。これにより年間 1 万以上のサンプル数を評価できるようになり、すでに接着材料や超撥水材料、また複数素材の特性を取り入れた傾斜材料などの新たな機能性樹脂材料の開発で威力を発揮している。
課題解決の迅速化に、ポリマースマートラボが強力なツールとなることは間違いない。一方で、サーキュラーエコノミーやカーボンニュートラルなど、高分子材料を取り巻く課題は多く、どう課題を攻略していくかは科学者の腕次第である。本発表では、スマートラボをはじめとした MI ツールを駆使しながら、新規材料の開発について、いくつかの事例を挙げならが、最近の我々の取り組みについて紹介する（図１）。

図1．ポリマースマートラボとマテリアル DX の概略図

マテリアル先端リサーチインフラ事業におけるデータ基盤 DX
松波 成行
物質・材料研究機構 マテリアル先端リサーチインフラセンター【背景】 データ駆動型研究の進展に伴い、効率的なデータ収集の仕組みが求められている。機械学習等による新規材料を開発するマテリアルズインフォマティックス（MI）では、実験データやシミュレーションによる計算値など多角的にデータを収集することが予測モデルの構築において極めて重要である。
また、エキスパートの高度な判断や経験に基づく識別・分類といった作業は、AI やロボット技術等を導入したラボラトリーのロボティックス化も進展している。このような次世代の研究環境やマテリアル開発におけるデータ駆動型研究のためには、教師データ（学習データ）となる計測装置等からのデータが必要となる。
【取り組み】 2021 年度より文部科学省マテリアル先端リサーチインフラ事業（ARIM 事業）が開始された。
ここでは、全国各地に整備し蓄積してきたナノテクノロジープラットフォームの優良な研究基盤を活用すると共に、高品質なデータを蓄積するデータ基盤のDX を進めている。特にデータ基盤では、計測・プロセス技術に特化したデータ構造化の設計指針をもとに[1]、ICT 技術を活用し以下のパイプラインに沿ってデータ収集を効率的・自動的に進める予定である。
図：ICT を活用したデータ基盤と利活用形態のイメージ① アップロード：通信セキュリティを施したデバイス（IoT セキュリティデバイス）を計測装置などの制御 PC に装着する。これにより、共用設備の制御 PC からでもユーザーはその場でデータをセキュアにクラウド（データ基盤）へアップロードができる。加えて簡易的な電子ラボノートとなる GUI を備え、データ登録時にマテリアル情報や実験情報などが記述できる。
② データ構造化：クラウドには計測機器ごとに特化したデータ構造化（データ変換、データ成形、欠損値処理など）のための python アプリが実装されている。そのアプリによりアップロードされたデータは人手を介さずに自動的に流通性の高い数値 csv データや可視化図などにデータ構造化される。
③ メタデータ抽出：データに記載された計測条件などのメタデータも事前に定めたスキーマに基づき、python によるパーサーによって人手を介さずに自動的に抽出される。
④ データセット/データカタログ：データ構造化されたファイル群は抽出されたメタデータとともに、ARIMの利用課題ごとに「データセット」としてクラウドへ蓄積される。あわせて、データ利活用を促すため、データセットの概要が抄録としてまとめられた「データカタログ」を提供する。
⑤ ダウンロード：データセットは一定条件を満たした利用者には一括してダウンロードができる仕組みをもたせている。
【サービス形態】構造化データは、事業に参画する二十五機関では共通したデータ形式にそろえて蓄積する。
共用機器等から創出されたデータ等は、複雑なファイル構造をもつデータや多量のデータであっても、ユーザーには見つけやすく、すぐに使えるデータ構造として提供を予定する。ユーザーは機械学習などにおいて教師データを求める場合、煩わしい前処理などをせずに大量の計測・プロセスのデータを事業の一定の利用許諾のもとで利用でき、統計解析ソフト（R、SPSS 等）や python でインフォマティックによるデータ駆動型の研究開発に専念できる。
[1] 松波成行, 松田朝彦, 知京豊裕, 原田善之, 吉川英樹, デジタルプラクティス 2021, 2, 1.九州大学の装置共用とデータマネジメントポリシー
藤ヶ谷 剛彦 1,2,3
1. 九州大学大学大学院応用化学部門、2. 九州大学分子システム科学センター（CMS）、
3. 九州大学カーボンニュートラル・エネルギー国際研究所（I2CNER）
１．はじめに現在、第６期科学技術・イノベーション基本計画に基づいた教育・研究環境の整備が大学においても進められている。中でもデータ駆動型研究の推進は、付加価値の高い研究成果の創出に向けて不可欠な取組みと位置づけられ、その源泉となる研究データの収集の仕組み作りが急がれている。世界的な出版社がビジネスの対象として研究データを囲い込む動きに対抗する流れとして大学においても機関リポジトリが整備されてきたが、研究データの収載は必ずしも進んでいるとは言えない。
２．研究データの収集に向けて
第６期計画では研究データ収集に向けたいくつかの実効的な施策が提案され、実行に移されている。その一つがデータマネジメントプラン（DMP）の導入であり、来年度までに公募型研究資金の全ての新規公募分においてこの DMP を提出することになっている。個々の研究者が提出する DMP の拠り所として、全国の大学ではデータポリシーを準備する必要があり、2025 年までに機関リポジトリを有する大学のデータポリシーの策定率が 100%になることが求められている。本学においてもデータポリシーの策定が進められ、積極的なデータの公開と利活用への貢献が謳われる予定である。
研究データ収集・利活用の実効的な施策のもう一つがマテリアル先端リサーチインフラ事業である。第６期計画では「2023 年までに、マテリアル分野において、良質なデータが創出・共用化されるプラットフォームを整備し、試験運用を開始する」と示されているが、まさにこれを実行する事業である。前身となるナノテクノロジープラットフォーム事業で築かれた共用装置のネットワークと優秀な支援人材を活用してデータ収集を進める事業で、来年度のデータ試験運用に向けて準備が急ピッチで進められている。
３．今やるべきこと様々な取り組みを通じてデータ収集の仕組みが整備される一方、データが日夜創出され続ける状況を想像すると、研究データをそれぞれどこに収載するか研究者が交通整理をしやすい環境を整備することも重要であることに気づく。しかし、現時点において研究者がデータ集約・利活用のメリットを自分事として感じる状況には至っておらず、交通整理以前の状況であろう。データ科学者でない限り利益を直接享受できない可能性は筆者も感じている。
「義務」という強制力で収集を進める戦略はデータの質の低下を招くリスクを含んでいる。データ収集への貢献に対するインセンティブが盛んに議論されているが、魅力的なインセンティブは見えてこない。分かりやすい good practice の登場を待つのもいささか他力本願過ぎる。
そんな中、手書き実験ノートから「電子実験ノート」へのシフトは解決の一つであると考えている。それは、電子実験ノートがデータ収集のツールとして機能するばかりでなく、現場の研究者が十分にメリットを享受できる（毎日のデータが遠隔でも確認できる、全てのデータが可読可能な形式で残る、卒業生データ知見の伝承がより確実、研究データの保存にも対応、データの印刷不要等々）からである。しかも、学内外インフラとの連携などで利便性を高める程、導入する研究者を増やせる可能性が高い。すでに、様々な研究者が市販品を中心に、電子実験ノートを使い始めているが、データに横串を通しやすくするには全学共通基盤を構築する必要があると考えている。大学の教育・研究に求められる様々な環境の変化を上手に受け止められる電子実験ノートについて議論を深めたい。

電子顕微鏡画像解析における AI 技術の活用
山本 知一１
1. 九州大学 大学院工学研究院 / 超顕微解析研究センター
近年の深層学習(Deep Learning: DL)を中心とした人口知能(Artificial Intelligence: AI)技術の進歩はめざま
しく、自然言語処理、音声認識、画像認識において人間と同等の精度が達成され、工場などの産業の現場から、農業、医療、サービス業など社会のさまざまな分野での応用が開始されている。最近では、OpenAIが開発した Chat GPT [1]と呼ばれるチャットボット（自動会話プログラム）が、高度な質問に対しても人間と間違えるほどの自然な返答を行うことが、ニュース等で話題になっている。画像処理分野では、人間等同等の画像識別性能を示すだけでなく、人が気づかないような動画中の些細な変化を捉えるなど人間を超える性能も達成されている。
電子顕微鏡の分野においてもタンパク質の単粒子解析における構造分類や、半導体素子の解析などの画像解析に対してその応用が始まっている。九州大学の超顕微解析研究センターの我々の研究グループでも 2018 年頃から電子顕微鏡画像の解析に深層学習を応用する試みを行なっており、本講演では、その取り組みの一部について紹介する。具体的には、私の行なっている深層ニューラルネットワーク(Deep Neural Network: DNN)の１つである畳み込みニューラルネットワーク(ConvolutionalNeural Network: CNN)を用いた触媒材料中のナノ粒子解析の話題を中心に、その取り組みについて紹介する。DNN は、一般に非常に多くのパラメータを含むため、その学習には、アノテーションされた大規模データ(教師データ)が必要不可欠である。しかしながら、電子顕微鏡画像のアノテーション付き大規模データを準備することは非常に難しい。そのため、我々の研究では深層学習でよく行われる転移学習を用いている。つまり、自然画像の大規模データにより事前学習された基盤モデルに対して、数百枚規模の電子顕微鏡画像データを用いてパラメータのファインチューニングを行うことにより、DNN の学習を実施した。
「酸化物担体上のナノ粒子の検出」のような比較的簡単な課題に対しては、数百枚規模の画像データを用いた学習により、十分な精度で粒子検知できること(図 1)が確認できており、今後の電子顕微鏡画像の自動解析への応用が期待される。

図 1 YOLOv5 [2] による TiO2 上の Pt ナノ粒子の検出の例[1] https://openai.com/blog/chatgpt/[2] https://github.com/ultralytics/yolov5

層状物質×計算科学×データ科学
加藤 幸一郎１, ２, ３
1. 九大院工、2. 九大 CMS、3. 九大 RIIT
グラフェン、六方晶窒化ホウ素（hBN）、遷移金属ダイカルコゲナイド（TMDC）は、原子レベルの厚さを持つ層状材料として大きな注目を集めている。これらは単層と多層で異なる物性を示すため、それ単体でも非常に興味深い材料群であり、半導体デバイスや各種センサー、タッチパネル、バッテリーなどの幅広い応用が大いに期待されている。最近ではさらに、これらの材料を組み合わせた 2.5 次元物質科学の注目度が高まっている [1, 2]。2.5 次元物質科学では、様々な原子層材料の積層を中心に、積層時に捻りを加えたり層間に異種分子を挟み込んだりすることで、層状物質がもつ多くの自由度や可能性を引き出すべく研究が進められている。最もシンプルな 2.5 次元材料としては、異種の原子層材料を積層させたものが考えられる。しかし、原子層材料にも様々な種類が存在し、異種積層だけでもほぼ無限の構造パターンを設計することが可能である。さらに、この無限の構造パターンの中に、有望材料が潜んでいる可能性も大いに期待される。
これまで、これらの材料は実験・理論・シミュレーションにより幅広く研究されてきた。しかし、上述のとおり研究対象となる候補物質が非常に多いため、有望材料の探索においてはデータサイエンスを用いた包括的なアプローチが有効だと筆者らは考えた。そこで本研究では、第一原理計算とベイズ最適化を組み合わせて、2.5 次元物質の最適積層構造を効率的に探索する方法を検討した。
本研究では、グラフェン、hBN、および 4 つの TMDC（WS2、MoS2、WSe2、MoSe2）を含む 6 つの原子層材料を対象とした。
これら 6 つの材料から形成可能な二層材料について、42 パターンの構造を生成し、層間の相対位置を変化させることで 882 パターンの構造を生成した。これらすべての 2 層積層材料について、密度汎関数法により構造最適化を行った上でバンドギャップを求めた。また、ベイズ最適化の効果を検証するために、これら様々な候補の中からバンドギャップを最大化（または最小化）する構造を探索し、ランダム探索の結果と比較した。
Fig. 1 は、全 882 構造から抽出した 4 つの TMDC からなる 2 層構造（10 種類×42 構造＝420 構造）のバンドギャップの分布である。バンドギャップには構造依存性があり、直接遷移や間接遷移、バンド分裂の大きさによって説明できることが分かった。さらに、4 種類の TMDC からなる 2 層構造材料 672 種類の中から最もバンドギャップが大きい材料を見つけるのに、ベイズ最適化では約 160 回、ランダム探索では約365 回の試行回数を要した。また、最もバンドギャップが小さい材料の探索は、ベイズ最適化で約 46 回、ランダム探索で約 162 回であった。いずれの場合も、ベイズ最適化はランダム探索の半分以下の時間で探索を完了しており、ベイズ最適化の有効性を示す結果が得られた。
[1] H. Ago et al, STAM 23, 275-299 (2022).
[2] https://25d-materials.jp/Fig. 1 Band gap distribution for relative positions between
layers of various bilayer materials.

九州大学学術研究都市の紹介 2023
本田 一郎１
1. 九州大学学術研究都市推進機構 産学連携主幹
１）九州大学学術研究都市構想とは

２）九大学研都市の基盤整備等の状況

３）「研究開発次世代拠点拠点」の形成

４）糸島市九州大学周辺のまちづくりの状況

５）人口や九大発ベンチャー数などの動向

６）セミナーのご案内