過去のNEWS

タイトル：Data-Driven Approach Considering Imbalance in Data Sets and Experimental Conditions for Exploration of Photocatalysts

三木さん：[P97] ニューラルネットワークポテンシャルを用いたHEA相予測に関する研究

タイトル：Divalent cation doping into SrTiO3 for enhancing the photocatalytic performance of water splitting

SrTiO3光触媒のTi4+サイトに対するMg2+やZn2+のドーピングによって水分解活性が向上するメカニズムについて、DFT計算による生成エネルギーおよびエネルギー準位の観点から議論しました。具体的には、酸素欠陥に由来する不純物準位がMg2+やZn2+のドーピングによって消失すことを見出し、実験化学によっても当該ドーピングが活性向上に効果的であることを示しました。天能先生と高山准教授のDouble Correspondingです。

タイトル：触媒化学の理論と機械学習の複合的利用による新規合金触媒の設計

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内容に関連するこれまでの発表

1. （ポスター）「水電解による水素生成のための卑金属系合金電極触媒を効率的に開発することを志向したサイバー・フィジカルループの構築」○三根光祐・原嶋庸介・高須賀聖五・高山大鑑・藤井幹也（奈良先端大），第134回触媒討論会，P024，2024年9月18-20日．

2. （Poster）「Construction of machine learning model predicting Bader charges and application of the model to exploration of CO2 reduction electrocatalyst」○Tomoki Imoto, Tomoaki Takayama, Shogo Takasuka, Yosuke harashima, Mikiya Fuji（NAIST），8th Autumn School of Chemoinformatics in Nara，P-20，30th Nov. 2023.

3. （ポスター）「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」○井本 朋希・原嶋 庸介・高須賀 聖五・高山 大鑑・藤井 幹也（奈良先端大），第17回触媒道場（触媒学会西日本支部），P03，2023年9月22日．

4. （ポスター）「CO2を還元する合金電極触媒の探索への機械学習の導入」○井本 朋希・高山 大鑑・高須賀 聖五・原嶋 庸介・藤井 幹也（奈良先端科学技術大学院大学），石油学会第65回年会，P76，2023年5月29日．

タイトル：Improvement of Performance to form Syngas utilizing Water and CO2 over Particulate-Cu0.8Ag0.2GaS2-Based Photocathode by Surface Comodification with ZnS and Ag 

Cu0.8Ag0.2GaS2光カソードが光電気化学的なCO2還元反応に活性であることを見出し、ZnSとAgによる共担持でその性能を向上させることに成功しました。開発されたAg/ZnS/Cu0.8Ag0.2GaS2光カソードは、CoOx/BiVO4光アノードと組み合わせることで、外部電圧の印加を必要とせずに、擬似太陽光照射下において合成ガス（水素と一酸化炭素の混合ガス）を生成することができます。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：AI-Driven optimization of flow polymerization processes and photocatalysts materials, conjecture with the first principles calculations.

増田さん：[EN01.11.11] Utilizing Neural Network Potential for Facilitating Experimental Discovery of New Metal Oxide Photocathodes Toward Water Splitting

タイトル：CopDDB: a descriptor database for copolymers and its applications to machine learning 

ポリマーインフォマティクスは、データ駆動型科学をポリマーに適用する分野として注目されていますが、特に共重合体においては機械学習モデルのための適切な記述子の開発が課題です。本研究では、ラジカル重合初期段階の反応エネルギーや活性化障壁を含むパラメータを2500種類のラジカル–モノマー対について計算し、オープンデータベース「共重合体記述子データベース」を構築しました。さらに、この記述子を用いた機械学習モデルを開発し、高い予測精度を達成してポリマーインフォマティクスの発展可能性を示しました。

タイトル：Bayesian optimization of radical polymerization reactions in a flow synthesis system 

共重合体のモノマー比率は材料特性に大きく影響しますが、モノマーの反応性の違いによる「組成ドリフト」が問題となります。本研究では、流動合成システムを用いてスチレン-メチルメタクリレート共重合体を生成し、ベイズ最適化を活用して目標組成を達成する条件を特定しました。データ科学的観点から、モノマー比率の最適化には溶媒とモノマー比が重要であり、今後は物性調整も含めた多目的最適化が期待されます。

本論文はSTAM: Methods雑誌のEditor's Choiceに選出され、プレスリリースも発表されました：

日本語: https://kyodonewsprwire.jp/release/202411290811

English: https://www.asiaresearchnews.com/content/machine-learning-used-optimise-polymer-production

山本(有)さん：[P38] 有機フッ素化合物を分解する合金触媒の探索のための第一原理計算と機械学習の活用

シンポジウム「多重ビーム照射施設とマテリアルインフォマティクスの連携による核融合炉材料開発研究の加速」

タイトル：材料設計におけるシミュレーション・実験データ統合手法開発と応用

タイトル：Developments of Photoelectrochemical Systems for Artificial Photosynthetic CO2 Reduction

発表内容に関連する論文

1. Takayama, T.; Sakai, M.; Yamazoe, S.; Komatsu, T. "Durable Electrocatalytic CO2 Reduction Using Intermetallic Compound PdIn Nanoparticles and Their Application to a Solar Energy Harvesting System" ACS Appl. Energy Mater., 2023, 6, 2793–2803.

DOI URL: https://doi.org/10.1021/acsaem.2c03638

2. Takayama, T.; Iwase, A.; Kudo, A. "Enhancing Photocathodic Performances of Particulate-CuGaS2-Based Photoelectrodes via Conjugation with Conductive Organic Polymers for Efficient Solar-Driven Hydrogen Production and CO2 Reduction" ACS Appl. Mater. Interfaces, 2024, 16, 36423–36432. OPEN ACCESS!!

DOI URL: https://doi.org/10.1021/acsami.4c06083

西田さん：SbおよびSn置換されたMnBiの有限温度での磁気異方性の第一原理計算

山田さん：多目的ベイズ最適化による共重合条件の探索と4次元パレートフロントの解釈

山本(富)さん：多目的条件付き敵対的生成ネットワークを用いた 無機化合物組成の外挿探索

吉武さん：教師なし機械学習によるマルチサイト置換に対応した新規元素置換同定手法の開発

増田さん：[P006] ニューラルネットワークポテンシャルを活用したペロブスカイト型金属酸化物光カソードの探索

三根さん：[P024] 水電解による水素生成のための卑金属系合金電極触媒を効率的に開発することを志向したサイバー・フィジカルルー

プの構築

Mayumiさん：[P055] Designs of Novel Cu-Contained Oxide Photocatalysts by Machine Learning Models

タイトル：Development of Photocatalytic or Photoelectrochemical System for CO2 Reduction Using Water as Electron Donor

発表内容に関連する論文

1. Takayama, T.; Iwase, A.; Kudo, A. "Water Splitting and CO2 Reduction over AgSr2Ta5O15 Photocatalyst Developed by Valence Band Control Strategy" Chem.Commun., 2023, 59, 7911-7914 . OPEN ACCESS!! Selected for Front Cover!!

DOI URL: https://doi.org/10.1039/D3CC01481A

2. Takayama, T.; Sakai, M.; Yamazoe, S.; Komatsu, T. "Durable Electrocatalytic CO2 Reduction Using Intermetallic Compound PdIn Nanoparticles and Their Application to a Solar Energy Harvesting System" ACS Appl. Energy Mater., 2023, 6, 2793–2803.

DOI URL: https://doi.org/10.1021/acsaem.2c03638

タイトル：Enhancing Photocathodic Performances of Particulate-CuGaS2-Based Photoelectrodes via Conjugation with Conductive Organic Polymers for Efficient Solar-Driven Hydrogen Production and CO2 Reduction 

水の還元反応による水素生成に活性なCuGaS2光カソードの擬似太陽光照射下における性能を、導電性高分子であるPEDOTで修飾することで670倍向上させることに成功しました。この修飾方法は大気雰囲気下で実施できるため、光カソードの簡便な大面積化に有効だと期待されます。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：Multiple Comonomer Concentrations Prediction from FTIR Spectra with Quantum Chemistry-based Interpretation 

[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

[21pD1-4] 不規則不純物半導体の金属絶縁体転移の臨界指数

[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

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。

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

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

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

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)

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。

"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

[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」

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。

講演題目：Systematic search for stabilizing dopants in ZrO2 and HfO2 using first-principles calculations