Development of coercive force theory by eXtended Landau Free Energy (XLFE)

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今年度は、パーシステントホモロジーと機械学習と自由エネルギーを融合することで、「拡張型ランダウ自由エネルギーモデル」の基本原理を構築することができた。本モデルをLLGの磁区構造に適用することで、磁区構造の自動的な解釈を実行することができた。磁区構造データは、保磁力や磁化反転など、省エネルギーな磁性体の機能を特徴付ける重要な情報となる。しかしナノスケールの磁性体では複雑な相互作用を示すため、人間の目ではメカニズムの理解や場所の特定がむずかしく、デバイス設計はトライ＆エラーの繰り返しであった。今年度の研究では、トポロジーとデータサイエンスを融合した「拡張型ランダウ自由エネルギーモデル」を作成し、磁区構造データの解釈を自動化することができた。具体的には、パーシステントホモロジーと呼ばれるトポロジーの概念を用いて、複雑な磁区構造を特徴量として抽出した。次に解釈性の高い機械学習を用いて、情報空間上に新たなエネルギーランドスケープを描画し、「拡張型ランダウ自由エネルギーモデル」を作成した。これによって、ミクロな磁区構造とマクロな磁化反転現象を階層を超えて双方向接続でき、さらには起源となる物理的相互作用を定量的に解析できる。その結果、ナノ磁性体の磁化反転過程は、反磁界効果に支配されていることが明らかとなり、磁化反転を妨げているエネルギー障壁の空間的な集中を可視化することに成功することができた。本モデルは、物理学にねざした説明能力の高いAIモデルで、メカニズムが未解明なさまざまな材料に展開可能なものと期待される。成果はScientific Reports誌を始め5報の論文として纏められた。来年度はエントロピー項や実材料など、より現実的な系での応用研究を行い、解析手法の社会実装につなげる。