機械学習・次元削減手法による不規則構造のミクロスコピック解析

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本年度は，2021年度に作成した不規則構造解析用アルゴリズムを用いた，応用研究をスタートさせた．2021年度は３種類の構造の違いを捉えられる低次元空間の探索を実施したが，本年度はより複雑な構造の違いを検討する応用研究を実施した．シリコンを含む２元系以上の実材料に対して，構造の違いが８種類ある場合について開発アルゴリズムを適用した．結果として，適切にすべての構造を分類することができる低次元空間を見つけられることが示され，開発手法のポテンシャルの高さを示すことができた．その一方で，不規則構造解析のターゲットとして，第一原理計算による分子動力学シミュレーションによるトラジェクトリーが必要となり，この収集にかかる時間がネックとなっていた．この問題を解決するために，予測精度の高い機械学習力場の構築手法開発を進めた．特に予測に使う記述子の定義・選定に着目することで，適用範囲の広い機械学習力場を供給できる手法の開発を進めた．本課題で利用した機械学習モデルは線形回帰をベースにしたものであり，学習データにない構造であっても大きく異なるものでなければ，精度の良い予測ができるように学習した．構築した機械学習力場を用いることで，実際に安定した分子動力学シミュレーションが実施できることが確認できた．本手法を利用することでより多くの複雑な構造を有する分子動力学計算によるトラジェクトリーを生成でき，不規則構造解析用アルゴリズムの検証が進み，実応用研究が加速化すると期待できる．