デバイス材料設計グループ

データ科学とハイスループット実験の融合が目指す新材料創製

2021.05.31 更新

データ科学と材料科学が融合した新しい材料学、マテリアルインフォマテックスが注目されています。当グループでは新材料の発見を目指して、新材料探索のための材料データの自動生成と機械学習、予測された材料を検証するためハイスループット合成、データ科学を活用した計測を進めています。

専門分野・研究対象

データ科学と材料科学が融合した新しい材料学、マテリアルインフォマテックスが注目されています。当グループでは新材料の発見を目指して、新材料探索のための材料データの自動生成と機械学習、予測された材料を検証するためハイスループット合成、データ科学を活用した計測を進めています。


(1) マテリアルインフォマテックスのためのデータ作成と機械学習

新材料探索のために第一原理計算の自動化でデータ探索空間を創生します。その後、機械学習などや実験データなど使って最適な回帰を行うことで新材料発見のモデルを作成することで効果的な探索を進めます。また、機械学習で重要になる記述子の探索も行っていきます。


(2) ハイスループット材料合成による高効率材料スクリーニング

NIMSではマテリアルズインフォマティクスのために系統的な実験データを取得するハイスループット材料合成法 (コンビナトリアル材料合成) の開発を進めています。対象は多元型酸化物で構成される誘電体、電極材料など半導体関連材料です。


(3) ハイスループット計測 : スパースモデリングを使った材料解析

計測データが増えることで、そのスペクトル解析にもデータ科学を利用する必要があります。ここではスパースモデリングなどの手法を使って目的の物性情報や特徴量を抽出し可視化する計測技術を開発します。

データ化学とハイスループット実験の融合が目指す新材料創製


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