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公開番号2025097645
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-07-01
出願番号2023213958
出願日2023-12-19
発明の名称探索方法、情報処理装置、プログラム
出願人株式会社デンソー,国立大学法人東海国立大学機構
代理人弁理士法人ゆうあい特許事務所
主分類G06N 99/00 20190101AFI20250624BHJP(計算;計数)
要約【課題】所望の特性を有する無機材料の結晶構造の探索の改善を図る。
【解決手段】所定の表記法で表された無機材料の結晶構造に関する材料情報を入力として、潜在空間LS上の潜在変数を出力するエンコーダENCおよび潜在空間LS上の潜在変数を入力として材料情報を出力するデコーダDECを含む生成モデルGMを学習する。その後、学習済みの生成モデルから最適化アルゴリズムを用いて所定の目標スコアに近い若しくは目標スコアを超えるスコアを有する無機材料の結晶構造を特定する。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
無機材料の結晶構造の探索方法であって、
所定の表記法で表された前記無機材料の結晶構造に関する材料情報を入力として、前記材料情報に対応する潜在空間（ＬＳ）上の潜在変数を出力する第１機能および前記潜在空間上の前記潜在変数を入力として前記材料情報を出力する第２機能を含むモデル（ＧＭ）を学習することと、
学習済みの前記モデルから最適化アルゴリズムを用いて所定の目標スコアに近い若しくは前記目標スコアを超えるスコアを有する前記無機材料の結晶構造を特定することと、を含む、探索方法。
続きを表示（約 1,100 文字）【請求項２】
前記無機材料のうち、所定の目的で用いられるものを対象材料とし、前記対象材料以外のものを非対象材料としたき、
前記モデルを学習することでは、前記対象材料に関する対象データと、前記非対象材料に関する非対象データとを用いて、前記第１機能および前記第２機能を学習する、請求項１に記載の探索方法。
【請求項３】
前記モデルは、変分オートエンコーダが用いられている、請求項１に記載の探索方法。
【請求項４】
前記モデルは、条件付き変分オートエンコーダが用いられている、請求項１に記載の探索方法。
【請求項５】
前記最適化アルゴリズムは、ベイズ最適化アルゴリズムであり、
前記無機材料の結晶構造を特定することでは、前記潜在空間上の前記潜在変数の一部を候補点としてサンプリングするとともに、サンプリングした前記候補点を用いて特定される前記無機材料の結晶構造の前記スコアを求め、求めた前記スコアを前記目標スコアと比較する処理を繰り返すことで前記目標スコアに近い若しくは前記目標スコアを超える前記スコアを有する前記無機材料の結晶構造を特定する、請求項１に記載の探索方法。
【請求項６】
無機材料の結晶構造を探索する情報処理装置であって、
制御部（２０）と、
記憶部（３０）と、を備え、
前記制御部は、所定の表記法で表された前記無機材料の結晶構造に関する材料情報を入力として、前記材料情報に対応する潜在空間（ＬＳ）上の潜在変数を出力する第１機能および前記潜在空間上の前記潜在変数を入力として前記材料情報を出力する第２機能を含むモデル（ＧＭ）を学習し、学習済みの前記モデルから最適化アルゴリズムを用いて所定の目標スコアに近い若しくは前記目標スコアを超えるスコアを有する前記無機材料の結晶構造を特定する、情報処理装置。
【請求項７】
無機材料の結晶構造を探索する情報処理装置（１０）に用いるプログラムであって、
前記情報処理装置を、
所定の表記法で表された前記無機材料の結晶構造に関する材料情報を入力として、前記材料情報に対応する潜在空間（ＬＳ）上の潜在変数を出力する第１機能および前記潜在空間上の前記潜在変数を入力として前記材料情報を出力する第２機能を含むモデル（ＧＭ）を学習するモデル学習部（２１）および学習済みの前記モデルから最適化アルゴリズムを用いて所定の目標スコアに近い若しくは前記目標スコアを超えるスコアを有する前記無機材料の結晶構造を特定する構造特定部（２２）として機能させる、プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、所望の特性を有する無機材料の結晶構造の探索方法、情報処理装置、情報処理装置に用いるプログラムに関する。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、材料の構造等の情報に基づいて、目的の特性を有する材料を探索する技術分野では、目的の特定に合致する特性を有する材料の発見までに要する探索回数を低減することが望まれている。
【０００３】
これに対して、例えば、特許文献１には、候補材料として対象特性値が既知である既知材料の対象特性値と特徴量ベクトルとを用いたガウス過程回帰モデルのアルゴリズムに基づいて、探索空間における各材料点の対象特性値を予測する技術が開示されている。なお、探索空間は、複数の候補材料に対応する特徴量ベクトルの次元の空間において、各候補材料を表す点が分布されてなる空間とされている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０２３－６９２１１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
近年、製品の要求性能が高まる中、製品を構成する部材の材料自体の性能を向上させていくことが必要不可欠となってきている。ところが、これまで新たな特性を有する無機材料は、実験等を通じて偶発的に発見されてきており、その探索には多大な時間が必要となっている。そこで、本発明者らは、所望の特性を有する無機材料の結晶構造を探索するに際し、特許文献１に記載の技術を用いることを検討した。
【０００６】
しかしながら、特許文献１に記載の技術では、候補材料として対象特性値が既知である既知材料の対象特性値と特徴量ベクトルとを用いており、これら既知の情報への依存度が高まることで、既知の材料構造にはない未知の構造の探索が困難と考えられる。このように、所望の特性を有する無機材料の結晶構造の探索技術には、依然として改善の余地がある。
【０００７】
本開示は、所望の特性を有する無機材料の結晶構造の探索の改善を図ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
請求項１に記載の発明は、
無機材料の結晶構造の探索方法であって、
所定の表記法で表された無機材料の結晶構造に関する材料情報を入力として、材料情報に対応する潜在空間（ＬＳ）上の潜在変数を出力する第１機能および潜在空間上の潜在変数を入力として材料情報を出力する第２機能を含むモデル（ＧＭ）を学習することと、
学習済みのモデルから最適化アルゴリズムを用いて所定の目標スコアに近い若しくは目標スコアを超えるスコアを有する無機材料の結晶構造を特定することと、を含む。
【０００９】
請求項６に記載の発明は、
無機材料の結晶構造を探索する情報処理装置であって、
制御部（２０）と、
記憶部（３０）と、を備え、
制御部は、所定の表記法で表された無機材料の結晶構造に関する材料情報を入力として、材料情報に対応する潜在空間（ＬＳ）上の潜在変数を出力する第１機能および潜在空間上の潜在変数を入力として材料情報を出力する第２機能を含むモデル（ＧＭ）を学習し、学習済みのモデルから最適化アルゴリズムを用いて所定の目標スコアに近い若しくは目標スコアを超えるスコアを有する無機材料の結晶構造を特定する。
【００１０】
請求項７に記載の発明は、
無機材料の結晶構造を探索する情報処理装置（１０）に用いるプログラムであって、
情報処理装置を、
所定の表記法で表された無機材料の結晶構造に関する材料情報を入力として、材料情報に対応する潜在空間（ＬＳ）上の潜在変数を出力する第１機能および潜在空間上の潜在変数を入力として材料情報を出力する第２機能を含むモデル（ＧＭ）を学習するモデル学習部（２１）および学習済みのモデルから最適化アルゴリズムを用いて所定の目標スコアに近い若しくは目標スコアを超えるスコアを有する無機材料の結晶構造を特定する構造特定部（２２）として機能させる。
（【００１１】以降は省略されています）

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