結晶学的知識を学習したAI
～結晶構造予測タスクで世界最高性能に到達～

統計数理研究所とパナソニック ホールディングス株式会社の研究グループは、材料の組成からその結晶構造を高速かつ高精度に予測する機械学習アルゴリズムShotgunCSPを開発し、結晶構造予測のベンチマークにおいて世界最高性能（※）を達成しました。

同グループは、機械学習アルゴリズムを導入することで安定な結晶構造が持つ対称性のパターンを高精度で予測できることを発見しました。さらに、この予測器を用いて探索空間を大幅に絞り込むことで、従来必要とされてきた第一原理計算の繰り返し実行を省略し、非常に単純なアプローチで大規模で複雑な系においても安定構造を高精度かつ効率的に予測できること実証しました。本研究成果は、2024年12月20日にnpj Computational Materials誌にて発表されました。

主な成果

機械学習と第一原理計算を融合した結晶予測アルゴリズムShotgunCSPを開発

結晶構造予測のベンチマークにおいて、世界最高性能（※）を達成

結晶の対称性を予測する機械学習アルゴリズムにより、複雑で大規模な結晶系の構造予測の性能を飛躍的に向上

※2024年12月20日時点、統計数理研究所、パナソニック ホールディングス調べ

論文リンク

Shotgun crystal structure prediction using machine-learned formation energies. npj Comput Mater 10, Article number: 298 (2024)
Chang Liu, Hiromasa Tamaki, Tomoyasu Yokoyama, Kensuke Wakasugi, Satoshi Yotsuhashi, Minoru Kusaba, Artem R. Oganov, Ryo Yoshida

DOI: 10.1038/s41524-024-01471-8

プレスリリース

結晶学的知識を学習したAI ～結晶構造予測タスクで世界最高性能に到達～

https://news.panasonic.com/jp/topics/206135