物性推算ー逆設計　過去の資料

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MAGICIANとは、材料ゲノム(Materials Genome)、材料情報学(Materials Informatics)、情報化学(Chemo-Informatics)とネットワーク(Networks)を結びつけて(Associate)いかれる人材です。

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2020.10.22

「材料ゲノム、マテリアルズ・インフォマティクスを使って材料設計するのはすごく難しい」と思われがちですが、そんなに難しいことではありません。
習うより慣れろでやってみましょう。
まず、私が過去に何をやってきたかを紹介しておきます。

1995年から1999年まで、つくばの物質研に出向して、フロン代替の設計研究を行いました。
1999年の6月には帰社命令が出たのですが、先に発表を申し込んでいたので、そのまま発表しています。

ポイントは既存の物性推算方法をまとめ、特に対応状態原理法の入力値を使い、再構築学習ニューラルネットワーク法を使い、精度の高い物性推算式を構築しました。

次に、コンピュータ上で片っ端から分子を組み立て、物性を推算し、推算値が目標範囲に入った時にそれを候補として散り出す、逆設計システムを作成しました。

物性を推算-逆設計をシステマティックに行った、私の初めての発表です。

「ニューラルネットワークによるフロン代替物質の物性推算」と言うタイトルでJCPE Journalに投稿しました。タイトルには入っていませんが、逆設計のことも書かれています。

筑波にいた時に、酸化物ガラスのデータベースを頂き、再構築学習ニューラルネットワーク法を使い、様々なガラスの異常現象を解析しました。再構築学習法は、情報の流れが可視化されるので、異常現象とニューロンの結合状態の対応が取れます。

NN法で物性を推算-GAで逆設計を行った初めての発表です。　

計算機化学討論会での発表を聞いた方から、「内容は同じで良いから、触媒学会で話をしてくれないか？」と頼まれ講演を行いました。当時はJAVA言語を使ってプログラムを作成していました。
そして、講演の際に実際にデモストレーションしました。

部屋から溢れるほどの盛況でした。

「ケモインフォマティックスを用いた熱物性評価に関する研究」で日大の化学工学で博士号をいただきました。

フロン代替の開発がメインの話ですが、ニューラルネットワーク法に加え、多項式展開法という新しいアーキテクチャーの、フィードフォワード法のNN法を開発して解析に使いました。

博士論文を100冊も作ったけど、渡す当てもなく残っています。20年保存したら捨てましょうか。。

博士号を取り終わると、企業研究者の悪いところですが、外への発表が極端に減ってしまいました。
しかも、2008年からはハンセンの溶解度パラメータ(HSP)の方にほとんどの時間を取られてしまいました。

イオン液体の物性推算と逆設計について解説します。日大は論文６報だったので色々書きました。色々なところで発表もしたので、時間を見つけてWebページに載せようと思います。

ニューラルネットワーク法を用いてガラスの物性推算を行い、遺伝的アルゴリズムを用いて、欲しい物性をもつガラス素性を探索する。JavaScriptを使ったシステム設計を行ったと言う話です。 AGCのサイトから論文がダウンロードできます。