格子欠陥インフォマティクス

1.1 データ処理基盤（クラウド環境、大規模データ処理系、機械学習フレームワーク、データベース、データ構造）
2.1 マテリアル科学（マテリアルインフォマティクス、リモート実験、ラボオートメーション等）
2.2 計算工学・ものづくり（データ駆動シミュレーション、構造解析、流体解析、暗黙知の解析、コネクテッドインダストリー　等）
2.3 環境・エネルギー（エネルギーシステム、再生可能エネルギー、生態系、物質循環、ライフサイクル等）

溝口　照康

生産技術研究所

教授

材料中には界面や表面といった格子欠陥が大量に存在しており、材料物性に決定的な役割を果たしています。格子欠陥の構造は複雑なため、その解析には膨大な時間と労力が必要です。我々は機械学習を利用し、格子欠陥の構造を高速かつ高精度に決定し、さらに格子欠陥の物性を正確に予測する手法の開発を行っています。

ベイズ最適化およびガウス過程回帰（Kriging）による効率的な界面構造探索
溝口　照康

プロジェクトに関するURL

http://www.edge.iis.u-tokyo.ac.jp $${r2018_SETTINGS.langTextNewWindow}$

共同実施者

・東京大学大学院新領域創成科学研究科
・産業技術総合研究所（AIST）
・物質・材料研究機構（NIMS）

主な関連論文

"Prediction of interface and vacancy segregation energies at silver interfaces without determining interface structures"
R. Otani, S. Kiyohara, K. Shibata and T. Mizoguchi
Applied Physics Express, 13 (2020) 065504-1-6.

"Searching the stable segregation configuration at the grain boundary by a Monte Carlo tree search "
S. Kiyohara and T. Mizoguchi
J. Chem. Phys., 148 (2018) 241741-1-6.

"Prediction of interface structures and energies via virtual screening"
S. Kiyohara, H. Oda, T. Miyata, and T. Mizoguchi
Science Adv., 2 (2016) e1600746-1-7. DOI:10.1126/sciadv.1600746

"Acceleration of stable interface structure searching using a kriging approach"
S. Kiyohara, H. Oda, K. Tsuda, and T. Mizoguchi
Jpn. J. Appl. Phys., 55 (2016) 045502-1-4.