新物質を見つけるための地図を機械学習で開発して公開

無機物質は複数元素を反応させることで合成します。過去に合成されていない新物質の合成に成功し、その物質が特殊な物性や役立つ機能を持っていれば、新材料として実用化が期待できる「宝」となる可能性もあります。しかし結晶構造データベースにない組み合わせの中には、過去に試してただ反応しなかっただけのものも多く含まれており、合成の可能性をあらかじめ予想することが効率的な新物質探索のために求められていました。

今回、3種類以内の元素の組における物質の生成可能性を、既知物質の有無とともに表示した80×80のグリッド状の「元素反応性マップ」80枚を開発しました。このマップは、3万以上の無機化合物の結晶構造データの機械学習によって作成しています。インタラクティブなWebシステムとして公開しており、誰でもアクセスが可能です。
複雑な結晶や固溶体を含む、実験系の結晶構造データベースを使ってマップの予測結果を検証したところ、高い反応性スコア(0.95以上)の組み合わせは、低い反応性(0.05未満)の組に比べて17倍の確率で既存の化合物が見つかり、反応性スコアの妥当性が示されました。そして高い反応性スコアを示しながら、実験系データベースに未収録の元素の組も3,000組以上見つかり、これらは新物質の眠る「宝のありか」であると期待できます。実際にこのマップをつかって、磁気スキルミオンや熱電材料として注目されているB20構造合金であるCo(Al,Ge)など、ここから、数十種類の新物質の発見にも成功しました。

この元素反応性マップを参考に、さまざまな新物質が発見され、その中から役に立つ新材料が見つかると期待できます。また、この元素反応性マップからは、反応しにくい元素の組み合わせも読み取ることができるため、不活性であることが求められる容器や電極などの候補を探すのにも役立つと期待できます。

• 本研究は、NIMS マテリアル基盤研究センター 材料設計分野 材料モデリンググループの桂 ゆかり 主任研究員(筑波大学准教授および理化学研究所客員研究員を兼務)、東京大学大学院新領域創成科学研究科の稲田 祐樹(2024年3月に博士課程修了)、産業技術総合研究所の藤岡 正弥 主任研究員、東北大学金属材料研究所の森戸 春彦 准教授、京都工芸繊維大学材料化学系の菅原 徹 教授からなる研究チームによって、科学技術振興機構(JST)のCREST「新規結晶の大規模探索に基づく革新的機能材料の開発」(JPMJCR19J1)の一環として行われました。
• 本研究成果は、2025年2月21日に、Chemistry of Materials(オンライン版)に掲載され、3月25日に同誌37巻6号2097–2105ページに、本号の表紙となる形で掲載されました。