学術変⾰領域(A)「データ記述科学」Meetシリーズ 第３回

Material Meets
Data
2024年 2⽉2⽇
TKPガーデンシティPREMIUM⽥町
カンファレンスルーム4E
Webpage： https://data-descriptive-science.org/meet
参加登録：https://forms.gle/gQBwkkArdyPzTmzCA
web

9:20- 9:30
9:30-10:10

登録

趣旨説明
平岡裕章 (京都⼤学)
材料科学とTDA：何ができるようになったか
⾚⽊和⼈ (東北⼤学)

10:15-10:55 トポロジカルデータ解析と⾃由エネルギー解析を融合した合理的な材料機能解析
⼩嗣真⼈ (東京理科⼤学)
11:00-11:40 地殻・マントルの岩⽯ー流体反応と組織形成
岡本敦 (東北⼤学)[ 昼⾷ ]
13:30-14:10

X線顕微法で計測された多次元データへのパーシステント
ホモロジーの応⽤ ⽊村正雄 (⾼エネルギー加速器研究機構)

14:15-14:55

解釈可能AIを⽤いた材料パターン情報学へ向けた取り組み
本武陽⼀ (⼀橋⼤学)
化学結合リングに基づくガラスと結晶の構造秩序解析
志賀元紀 (東北⼤学)

15:15-15:55
16:00-16:40

アモルファス物性予測に対するパーシステント
ホモロジーの応⽤
南⾕英美(⼤阪⼤学)
16:40-17:00 まとめ
⽊村正雄 (⾼エネルギー加速器研究機構)

主催：学術変⾰領域（A）「データ記述科学」（領域代表：平岡裕章）
https://data-descriptive-science.org
Twitter, YouTube: @gakuhen_a_dds（Meetシリーズの講演動画を視聴できます）

材料科学と TDA：何ができるようになったか
⾚⽊和⼈ （東北⼤学）
パーシステントホモロジーを活⽤したトポロジカルデータ解析（TDA）は、これまで扱いの難しかった複雑な情報を定量化してデータ科学的なアプローチに組み込むことができる強⼒な⼿法として材料科学分野でも応⽤の裾野を広げている。本講演の前半では、顕微画像や原⼦配列といった材料科学でよく扱うデータに対する TDA の適⽤事例を概観し、従来の⼿法と⽐べた⻑所や誤解しがちな注意点を整理する。後半では、電⼦顕微鏡で撮影された鉄鋼材料のミクロな組織構造を定量化し、マクロな引張強度に対する回帰モデルを構築した具体例を紹介する。最後に、材料科学分野でのニーズを踏まえた TDA の今後の発展の⽅向性を考える。
[1] 平岡裕章, ⼤林⼀平, ⾚⽊和⼈, パーシステントホモロジーと材料構造解析, ⼈⼯知能, 34, 330(2019).
[2] ト ポ ロ ジ カ ル デ ー タ 解 析 コ ミ ュ ニ テ ィ （ ⾚ ⽊ 、 ⼤ 林 、 平 岡 ） , https://www.wpiaimr.tohoku.ac.jp/TDA/[3] ⾚⽊和⼈, トポロジカルデータ解析による複雑な顕微画像からの特徴抽出, ふぇらむ［⽇本鉄鋼協会誌］, 26, 126-133 (2021).
[4] K.Akagi, H.Q.H. Viet and Y.Nishiura, "Prediction of tensile strength of dual phase steel based on scanningelectron microscope and topological data analysis", in preparation.

トポロジカルデータ解析と自由エネルギー解析を融合した合理的な材料機能解析
⼩嗣真⼈ （東京理科⼤学）
顕微鏡画像データは、次世代電⼦デバイスの低消費電⼒化や⾼速化を実現する上で重要な情報源である。しかしナノスケールの磁性体は複雑な相互作⽤を⽰すため、⼈間の⽬ではメカニズムの理解や場所の特定がむずかしく、デバイス設計はトライ＆エラーの繰り返しであった。そこで我々は、トポロジーとデータサイエンスを融合した「拡張型⾃由エネルギーモデル」を設計し、画像データの解釈を⾃動化した[1-5]。ナノ磁性体の情報記録の過程は、反磁界効果に⽀配されていることが明らかとなり、情報記録を妨げているエネルギー障壁の空間的な集中を可視化することに成功した。さらに、本モデルを⽤いてエネルギー消費の少ないデバイス構造を提案することができた。本モデルは、物理学にねざした説明能⼒の⾼い機械学習モデルで、メカニズムが未解明なさまざまな材料への展開が期待される。
[1] S. Kunii, K. Masuzawa, A. L. Fogiatto, C. Mitsumata & M. Kotsugi, Sci. Rep., 12, 19892 (2022).
[2] A. L. Foggiatto, S. Kunii, C. Mitsumata & M. Kotsugi, Communications Physics, 5, 277 (2022).
[3] S. Kunii, A. L. Foggiatto, C. Mitsumata & M. Kotsugi, Sci. Tech. and Adv. Mater. Methods, 2, 445-459(2022).
[4] C. Mitsumata, M. Kotsugi, J. Magn. Soc. Jpn, 46, 90-96 (2022).
[5] K. Masuzawa, S. Kunii, A. Foggiatto, C. Mitsumata, M. Kotsugi, T. Magn. Soc. Japan, 6, 1-9 (2022).

地殻・マントルの岩石ー流体反応と組織形成
岡本敦 （東北⼤学）
H2O や CO2 などの流体は固体地球の反応を劇的に加速させ、地震発⽣、鉱物資源・地熱エネルギー形成など私たちの⽣活にも⼤きな影響を与える。この岩⽯―流体反応は、岩⽯の体積と流路構造に⼤きな変化を引き起こすと考えられ、反応と構造変化のフィードバックの理解が重要となる。
しかし、地下の反応の時間発展をその場観察することは難しいために、岩⽯試料の空隙や鉱物組織の解読が不可⽋である。本講演では、海洋底で⽔素エネルギーを発⽣するマントルの蛇紋岩化作⽤、CO2 を固定するマントルの炭酸塩化作⽤に伴う⻲裂形成、超臨界地熱貯留層における空隙形成などを例に、地球の反応プロセスが作り出す、⻲裂パターンや３次元空隙の幾何学的形状の多様性、私たち岩⽯学者の抱えている問題、また、特徴量抽出のための試みを紹介する。
[1] 岡本 敦, 桑⾕ ⽴, 地質学雑誌, 123, 733 (2017).
[2] K. Yoshida et al., Sci. Adv., 9, eade6674 (2023).

X 線顕微法で計測された多次元データへのパーシステントホモロジーの応用
⽊村正雄 （⾼エネルギー加速器研究機構）
Ｘ線顕微法 [1] は⾮破壊で材料内部の微細組織・化学状態等を観察可能であるために、様々な材料系の反応観察に広く⽤いられている。その⼀⽅で得られるデータ量は⼤きくなり測定データから如何に情報を引き出すかが課題になることが多い。例えば、X-CT を異なるエネルギーで測定する X 線顕微分光測定を反応させながら⾏うと、｢空間 (3 次元)＋エネルギー＋反応｣の 5 次元ビッグデータが計測される。これを⼈⼒で解析するのに限界があるのは明らかで、情報科学、数理科学等を活⽤した情報処理アプローチが不可⽋になり、その中で特にパーシステントホモロジーを⽤いたアプローチ [2-4] が有⼒と考えられる。本講演では、酸化物、複合材料、リチウムイオン電池のＸ線顕微鏡データの TDA 解析を取り上げて紹介する。
[1] M. Kimura et al., The Chemical Record, 19, 1462 (2019).
[2] M. Kimura et al., Sci. Rep., 8, 3553 (2018).
[3] I. Obayashi et al., J. Appl. Comput. Topol., 1, 421 (2018).
[4] I. Obayashi and M. Kimura, JSIAM Lett., 14, 151 (2022).

解釈可能 AI を用いた材料パターン情報学へ向けた取り組み
本武陽⼀（⼀橋⼤学）
⾃然界で観測される複雑な⼤⾃由度系を理解し予測するためには、その縮約モデルを構築することが有効である。例えば、気体の分⼦運動という⼤⾃由度系を、その統計量からなる縮約座標系で表現し、熱⼒学モデルという縮約モデルを構成し現象を理解し予測した歴史的成功例と⾔えよう。通常、縮約モデリングは科学者の洞察に基づいて⾏われてきた。⼀⽅で、磁性材料や⾼分⼦材料、磁性乱流、アクティブマターなどの材料中に⾒られる複雑なパターンダイナミクスでは、そのような洞察だけに頼る縮約モデリングは時に困難となる。本講演では、このような材料中の複雑なパターンダイナミクスを深層学習や動的モード分解などの機械学習⼿法を⽤いて縮約モデリングし、現象の理解と予想を実現することを⽬的とした我々の取り組みについて紹介する。

[1] Y. Mototake, Phys. Rev. E 103, 033303 (2021).
[2] S.Tsuji, R. Murakami, H. Shouno, Y. Mototake, NeurIPS 2023 workshop machine learning and physics(2023).
[3] Y. Mototake, M. Mizumaki, K. Kudo, K. Fukumizu, arXiv:2204.12194 (2022).
[4] Y. Mototake, K. Ito, M. Demura, Science and Technology of Advanced Materials: Methods, 2, 310 (2022).

化学結合リングに基づくガラスと結晶の構造秩序解析
志賀元紀 （東北⼤学）
結晶の原⼦配列が⻑距離秩序をもつのに対して、ガラスの原⼦配置は⼀⾒ランダムに⾒えるが、実際には回折パターンを反映した中距離の構造秩序が存在する。こうした中距離秩序に関係する構造特徴量を定量評価することは、ガラス材料の構造の理解だけでなく、物性予測や新規材料探索のために重要な課題とされる。本講演では、講演者が開発している化学結合リングに基づく構造秩序解析法を紹介する。そして、シリカのガラスと結晶の構造秩序の⽐較解析、また、ガラスの中距離秩序に関して最近得られた知⾒を中⼼に紹介する。
[1] Shiga, M., Hirata, A., Onodera, Y. et al. Ring-originated anisotropy of local structural ordering in
amorphousandcrystalline

silicondioxide.

Communications

Materials

4,

91(2023).

https://doi.org/10.1038/s43246-023-00416-w[2] Onodera, Y., Kohara, S., Salmon, P.S. et al. Structure and properties of densified silica glass:characterizing the order within disorder. NPG Asia Materials 12, 85 (2020). https://doi.org/10.1038/s41427020-00262-z

アモルファス物性予測に対するパーシステントホモロジーの応用

南⾕英美（⼤阪⼤学）
原⼦構造を表現する記述⼦の構築は、機械学習を利⽤した物性シミュレーション技術の開発上で極めて重要である。最近、私達のグループではパーシステントホモロジーに基づく記述⼦を応⽤した、アモルファス物質に対する新規シミュレーション技術の開発に取り組んでいる。本講演ではその事例としてアモルファス Si の熱伝導率予測と、アモルファスカーボンにおいて第⼀原理計算を代替できる機械学習モデルの構築を中⼼に紹介する[1, 2]。
[1] E. Minamitani, T. Shiga, M. Kashiwagi, I. Obayashi, J. Chem. Phys. 156, 244502 (2022).
[2] E. Minamitani, I. Obayashi, K. Shimizu, S. Watanabe, J. Chem. Phys. 159, 084101 (2023).