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材料インフォマティクス（Materials Informatics） ​

4つのインフォマティクスのうち、「材料インフォマティクス」について概説する。

参考ドキュメント ​

1. 材料インフォマティクスとは何か ​

  • 材料インフォマティクス（Materials Informatics, MI）は、材料の組成・構造・プロセス条件と、物性・性能・信頼性などの出力をつなぐ「データ駆動型の材料設計・探索」の枠組みである。

  • 従来の「経験＋試行錯誤」や「理論計算＋勘」に加えて、

    • データベース
    • 機械学習・統計モデル
    • 最適化・ベイズ最適化 などを活用し、
    • 欲しい特性を満たす候補材料を効率よく見つける
    • 潜在的な有望材料の“探索空間”全体を俯瞰する
      ことを目指す。

  • この wiki では、材料インフォマティクスを「材料そのもの（組成・構造）」にフォーカスしたデータ駆動設計 として整理し、計測インフォマティクス（実験データ処理）、 プロセスインフォマティクス（プロセス条件設計）、物理インフォマティクス（物理モデル＋データ）とは役割を分けて記述する。

2. 対象とスコープ ​

材料インフォマティクスが直接扱う主な対象は：

  • 材料の「組成」

    • 元素組成（例：Fe–Co–Ir の原子％、ドープ量、添加元素）
    • 相構成（フェライト＋オーステナイト、アモルファス＋ナノ結晶など）

  • 材料の「構造」

    • 結晶構造（空間群、格子定数、局所配位）
    • ミクロ・メゾ構造（粒径、析出物分布、磁区構造など）
    • ディスクリプタとして表現された構造特徴（局所環境指標、グラフ表現）

  • 材料の「機能・特性」

    • 電子物性：バンドギャップ、DOS、スピン分極など
    • 機械特性：強度・靭性・ヤング率など
    • 磁気特性：飽和磁化、保磁力、損失、磁歪など
    • 熱・輸送特性：熱伝導率、イオン伝導度など

プロセス条件（温度履歴、圧力、冷却速度など）や計測レシピは

  • 主に「プロセスインフォマティクス」「計測インフォマティクス」の範囲とし、
    ここでは「材料そのものの表現」と「特性予測・設計」を中心に扱う。

3. 材料データと特徴量 ​

材料インフォマティクスの中心的な作業は、

  1. 材料を「数値ベクトル」として表現する（特徴量化）
  2. そのベクトルから物性・性能を予測するモデルを構築する

ことである。

3.1 組成ベースの特徴量 ​

  • 元素組成から直接構成するディスクリプタ

    • 原子番号、電気陰性度、イオン半径、価電子数などの元素特性の
      • 加重平均
      • 分散・最大値・最小値
    • 合金系では「組成空間上の位置」として表現できる。

  • 例：

    • 平均電気陰性度、電気陰性度の分散
    • 平均原子半径、不整合度（平均からの偏差）
    • d 電子数の平均、磁性をもたらす元素の割合 など

3.2 構造・結晶ベースの特徴量 ​

  • 結晶構造情報から抽出するディスクリプタ

    • 空間群、対称性に関連する指標
    • 原子間距離分布（RDF）、局所配位数
    • サイト別の Wyckoff 位置、占有率

  • グラフベースの表現

    • 原子をノード、結合・近接をエッジとみなすグラフ構造
    • グラフニューラルネットワーク（GNN）で直接扱う場合、 「手で特徴量を作る」ステップを省略できる。

3.3 マルチモーダル情報 ​

  • 計測データ（XRD/XAFS/XMCD など）やシミュレーションデータ（DFT, MD）と組み合わせ、
    • 材料インフォマティクス側では「組成＋構造」を、
    • 計測インフォマティクス側では「スペクトル・画像」を、
      それぞれ特徴量として扱い、後段で統合する、
      といった分担も考えられる。

4. モデル・手法 ​

ここでは「材料の組成・構造 → 特性」を扱う代表的手法に絞る。

4.1 教師あり学習 ​

  • 回帰モデル

    • 目的：特定の物性値（磁化、熱伝導率など）を予測する。
    • モデル例：
      • 線形回帰、リッジ・LASSO
      • ランダムフォレスト、勾配ブースティング
      • ニューラルネットワーク（MLP, GNN など）

  • 分類モデル

    • 目的：特性のクラス（超伝導 / 非超伝導、高損失 / 低損失など）を判別する。
    • モデル例：
      • ロジスティック回帰、SVM、ランダムフォレスト、
      • グラフニューラルネットワークによる物性クラス分類

4.2 教師なし学習・クラスタリング ​

  • 目的：

    • 新材料探索の前段階として、「似た性質の材料群」をグループ化する。
    • 潜在的に興味深いクラスター（異常クラス）を見つける。

  • 手法：

    • PCA, t-SNE, UMAP による低次元可視化
    • k-means, GMM, HDBSCAN などによるクラスタリング

4.3 ベイズ最適化・探索 ​

  • 材料空間（組成・構造）の探索に使う手法。

    • 目的：少ないサンプル数で「特性が最大（あるいは特定の条件を満たす）」材料を見つける。
    • ガウス過程回帰やベイズニューラルネットワークを用い、 「予測値＋不確かさ」を活用して次の候補点を選ぶ。

  • 実験・DFT 計算と組み合わせることで、

    • 貴重なビームタイムや計算資源を「情報量の高い候補」に集中させることができる。

5. 実行ワークフロー ​

材料インフォマティクスの標準的なフローを材料の組成・構造に限定して整理

  1. 目的設定

    • 例：
      「飽和磁化 Ms ≥ X, 鉄損 P ≤ Y を満たす Fe 系軟磁性材料を探索」
      「室温でバンドギャップ 1–2 eV の磁性半導体を探索」など。

  2. データ収集

    • 公開データベース（Materials Project, OQMD など）からの構造・物性データ。
    • 自前の DFT 計算・実験データ（測定条件は別ページで管理）。
    • データ品質のチェック（欠損値、外れ値、重複など）。

  3. 特徴量設計

    • 組成・結晶構造からのディスクリプタ生成。
    • グラフ表現・局所環境指標など、物理的に意味のある特徴量を考案。

  4. モデル構築

    • 教師あり学習による物性予測モデルの構築（回帰・分類）。
    • クロスバリデーションによる汎化性能の評価。

  5. 探索・最適化

    • ベイズ最適化やランダム探索で、未評価の候補材料を提案。
    • 有望候補を DFT／実験に回す（ここで計測・プロセス側と連携）。

  6. フィードバック

    • 新たに得た物性結果をデータベースに追加し、モデルをアップデート。
    • 「学習→提案→検証→更新」のループを回す。

6. 応用例 ​

  • 高エントロピー合金の組成探索

    • 多元系の膨大な組み合わせ空間
    • 硬さ・靭性・耐食性を最適化する候補を提案

  • 電池・触媒材料

    • Li イオン伝導度、酸素還元活性などをデータ駆動で評価
    • 組成空間（ドープ量・置換）をベイズ最適化で効率的にスキャン

  • 磁性材料・スピントロニクス材料

    • 飽和磁化、磁歪、磁気異方性の組成依存性をモデル化
    • 目標値を満たす組成範囲を探索。

  • 熱電材料・熱機能材料

    • 複雑な組成・構造を持つ化合物
    • 高い ZT を達成しうる候補を絞り込む

7. 注意点・限界 ​

  • データ品質

    • 測定条件・試料状態が違うデータを無造作に混ぜると、 ノイズに支配されたモデルになりやすい。
    • データの整合性・再現性の評価が重要（計測インフォマティクスとも連携）。

  • 外挿の危険

    • 観測されていない組成・構造領域へ外挿するとき、 予測は大きく外れる可能性がある。
    • 不確かさ推定（信頼区間）を導入して、「危険な予測」を識別することが望ましい。

  • 物理的妥当性

    • 単に精度の高いブラックボックスモデルを作るだけでは、 「なぜその材料が良いのか」が分からない。
    • 物理量に基づく特徴量設計や、物理インフォマティクス（物理モデル＋データ）の導入により、 解釈性と汎用性を高めていく必要がある。

8. まとめ ​

  • 本ページ「材料インフォマティクス」では、材料の組成・構造に関するデータを中心に、特性予測・設計のためのデータ駆動アプローチを整理した。
  • ここで扱った内容は主に「材料そのものの表現（組成・構造）」と「その特性を予測・最適化するモデリング」にフォーカスしている。

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