奈良先端科学技術大学院大学先端科学技術研究科物質創成科学領域
マテリアルズ・インフォマティクス研究室
マテリアルズ・インフォマティクス研究室
Vision
デジタル技術とリアル技術の融合で，物質を理解し，新材料を創る
私達はデジタル技術とリアル技術を融合させることで、物質科学の新学理を見出し、新材料創成を実現する未踏領域の開拓に挑戦します。そのために，機械学習や深層学習などのデータ科学手法、電子状態計算や分子動力学計算などの計算物質科学手法、そして実験的手法を駆使して、電子や原子核の状態とダイナミクスを解析し、結晶構造や分子構造から物質をデザインします。学理構築と社会実装の両立をめざし産学共同研究も推進します．
Core
実験化学
機械学習・深層学習
計算物質科学
news
2024.03.22-25【学会発表】高原さん(D1)が応用物理学会にて口頭発表を行いました。
[22p-52A-4] 2段階機械学習モデルによる新規光触媒材料探索アプローチの提案
2024.03.19-21【学会発表】原嶋助教が日本物理学会にて口頭発表を行いました。
[21pD1-4] 不規則不純物半導体の金属絶縁体転移の臨界指数
2024.03.19-21【学会発表】藤井教授が日本物理学会にてシンポジウム講演を行いました。
[19aM1-5] デジタル技術によるクローズドループを用いた材料設計とプロセス開発
2024.03.19-21【学会発表】山田さん(M1)が日本化学会にて口頭発表を、山本(富)さん(M1)が同会でポスター発表を行いました。
山田さん：[D341-2am] 多目的ベイズ最適化によるコポリマー合成プロセスの探索とその解釈
山本(富)さん：[P1-1am-14] 無機化合物生成のための多目的条件付き敵対的生成ネットワークの開発
タイトル：CopDDB: a descriptor database for copolymers and its application to the machine learning
タイトル：物質科学におけるデータ同化手法開発と応用
物質科学において本来理論と実験は共通の目標を持つものだが、専門性が細分化された結果、これらを協調させるためには橋渡しが必要である。データ同化はシミュレーションと実験データを統合することで予測モデルを構築する機械学習的技術であり、理論と実験の相乗効果が期待できる。本講演ではデータ同化による物性予測モデル構築の実例と、最近開発したデータ同化とBayes最適化を組み合わせた物質探索手法を紹介する。
2024.01.10-12【招待講演】藤井教授がThe 27th SANKEN International Symposium Science Chat in AI and Metaverseにて招待講演を行いました。
タイトル：Digital material-process discovery with Bayesian optimization and generative models
タイトル：Hot dissociation, hole shrinkage, and hole re-delocalization in P3HT/PCBM organic photovoltaics
2023.11.29【学会発表】棚橋さん(M2)、増田さん(D1)、西條さん(M2)、高須賀助教、奈加さん(M2)、水嶋さん(M2)、谷江さん(M2)、井本さん(M2)、馬場さん(M2)、が8th Autumn School of Chemoinformatics in Naraにてポスター発表を行いました。
2023.11.28【学会発表】原嶋助教が口頭発表を行いました。
棚橋さん：[P-3] Improvement of Product Prediction in Polymer Flow Synthesis with Computational Fluid Dynamics
増田さん：[P-4] Exploring P-type oxide semiconductor photocatalysts using machine learning potentials
西條さん：[P-5] Designing mew materials by closed loop consisting of GAN and first-principles calculation
高須賀助教：[P-10] Process optimization by multi-objective Bayesian Optimization of copolymers radical polymerized in a flow synthesizer
奈加さん：[P-11] Data assimilation of perovskite-type metal oxides' band gaps obtained by first-principles calculations and experiments
水嶋さん：[P-15] Development of Base Metal Alloy Catalysts by Cyber-physical Loop Using Electronic Laboratory Notebook
谷江さん：[P-19] Construction of cyber physical loop including dynamic Monte Carlo simulation and Application to SrTiO3 photocatalyst performance
井本さん：[P-20] Construction of machine learning model predicting Bader charges and application of the model to exploration of CO2 reduction electrocatalyst
馬場さん：[P-21] Screening of Sulfide Photocatalyst Materials by Machine Learning
原嶋助教：[O-2] Data assimilation method for materials exploration based on Bayesian optimization
2023.11.15 メンバーを更新しました。
2023.09.22【学会発表】井本さん(M2)、水嶋さん(M2)、谷江さん(M2)、奈加さん(M2)、三根さん(M1)と山本有紀乃さん(M1)が第17回触媒道場（触媒学会西日本支部）に参加しました。また、M2の皆さんがポスター発表を行いました。
井本さん：[P03] 機械学習による合金のBader電荷予測とCO2還元用電極触媒探索への応用
水嶋さん：[P20] 電子実験ノートを活用したサイバーフィジカルループによる卑金属系合金触媒の開発
谷江さん：[P26] 動的モンテカルロシミュレーションを組み込んだサイバーフィジカルループの構築及びSrTiO3の光触媒性能の最適化への応用
奈加さん：[P31] 第一原理計算と実験で得たペロブスカイト型金属酸化物のバンドギャップデータの同化
2023.09.14【学会発表】西條さん(M2)と馬場さん(M2)が第17回分子科学討論会でポスター発表を行いました。
西條さん：[2P081] GANと結晶構造予測のバーチャルループによる新規材料探索
馬場さん：[2P101] 機械学習による新規硫化物光触媒材料の探索
タイトル：電子ラボノートを活用した研究データの一元管理とオープンマインドなカルチャー作り
7/12 (水) 14;00-、研究DXへ向けた電子ラボノートの導入および活用方法についてのセミナーを行います。電子ラボノートの実施例はもちろん、有効利用するためのカルチャー作りにも触れているのでぜひ参加してみてください。参加方法はリンク先に記載されています。
タイトル：Water splitting and CO2 reduction over an AgSr2Ta5O15 photocatalyst developed by a valence band control strategy
元素置換戦略に基づき、ICDD(Release 2019)に未収録の新規物質であるAgSr2Ta5O15を合成することに成功し、この物質が光触媒的水分解及びCO2還元反応に活性を示すことを明らかにしました。東京理科大 工藤先生、明治大 岩瀬先生との共著論文です。
タイトル：Finite temperature effects on the structural stability of Si-doped HfO2 using first-principles calculations
タイトル：物質科学のためのデータ同化
Vol.87, No.6 (2023)
2023.05.29【学会発表】井本さん(M2)と水嶋さん(M2)が石油学会第65回年会でポスター発表を行いました。
井本さん：[P76] CO2を還元する合金電極触媒の探索への機械学習の導入
水嶋さん：[P75] 機械学習を用いた卑金属系合金触媒の探索および相図の作製
タイトル：Chemometrics Approach Based on Wavelet Transforms for the Estimation of Monomer Concentrations from FTIR Spectra
タイトル：Water Splitting and CO2 Reduction over AgSr2Ta5O15 Photocatalyst Developed by Valence Band Control Strategy
元素置換戦略に基づき、ICDD(Release 2019)に未収録の新規物質であるAgSr2Ta5O15を合成することに成功し、この物質が光触媒的水分解及びCO2還元反応に活性を示すことを明らかにしました。東京理科大 工藤先生、明治大 岩瀬先生との共著論文です。
タイトル：Extrapolation performance Improvement by quantum chemical calculations for machine learning-based predictions of flow-synthesized binary copolymers
フローリアクターによるコポリマーの精密合成の実証、及び量子化学計算結果を機械学習の特徴量とすることでモノマーの組み合わせに関する外挿探索が可能になることを実証しました。慶應大 畑中研究室、JSR株式会社、奈良先端大 宮尾研究室、奈良先端大 松原研究室、奈良先端大 網代研究室との共同研究です。
2023.04.24【学会発表（招待講演）】藤井教授が"9th French-Japanese Workshop on Computational Methods in Chemistry"で招待講演を行いました。
"Quantum chemistry calculations improve machine-learning-based predictions of flow-synthesized binary copolymers"
タイトル：Systematic search for stabilizing dopants in ZrO2 and HfO2 using first-principles calculations
2023.03.22【学会発表（依頼講演）】藤井教授が日本化学会第103回春季年会で依頼講演を行いました。
[K401-2pm-01]「マテリアルズ・インフォマティクスからプロセス・インフォマティクスへ」
2023.03.22【学会発表】伊藤さん(M2)と高須賀特任助教が日本化学会第103回春季年会で口頭発表を行いました。
伊藤さん：[K301-1am-09] ラジカル重合反応におけるフロー合成プロセスのベイズ最適化
高須賀特任助教：[K301-1pm-01] フロー合成したコポリマーに対する機械学習予測の量子化学計算による外挿性向上
タイトル：Durable Electrocatalytic CO2 Reduction Using Intermetallic Compound PdIn Nanoparticles and Their Application to a Solar Energy Harvesting System
PdとInとの合金化によって金属間化合物PdInが形成されることで、電気化学的CO2還元によって生じるCOに由来する失活を顕著に抑制できることを見出しました。東京都立大学 山添先生との共同研究です。
2022.12.13【受賞】原嶋助教がInternational Symposium on Semiconductor Manufacturing (ISSM 2022)にてISSM 2022 Best Papers Awardを受賞しました。
講演題目：Systematic search for stabilizing dopants in ZrO2 and HfO2 using first-principles calculations
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