準結晶分野のデータ駆動型研究を促進する基盤データベース ―HYPOD-X―を公開

図1：HYPOD-Xを構成する三つのデータセットとデータ収集手順

2024/11/14

統計数理研究所、東京理科大学、物質・材料研究機構などの共同研究グループは、準結晶およびその関連物質である近似結晶に関する大規模データベース「HYPOD-X」を公開しました。準結晶は、非周期的な原子配置を持ちながら秩序のある構造を持ち、従来の結晶とは異なる特異な物理特性を有します。HYPOD-Xは、膨大な数の文献を網羅的に調査し、これまでの準結晶研究に関するデータを一元的にデジタル化した初めてのデータベースです。本データベースは準結晶分野におけるデータ駆動型研究を促進する学術基盤として活用されます。

研究の背景

　準結晶は、通常の結晶とは異なり、非周期的な規則性を持つ特異な物質です。近似結晶は準結晶と類似の組成・構造的特徴を持つ周期系物質であり、準結晶の前駆体物質と考えられています。これらの物質は、電気伝導や熱伝導の温度依存性が一般的な金属と逆のパターンを示すなど、通常の結晶とは異なる特性を示します。近年、物質科学の様々な分野において、機械学習を活用したデータ駆動型研究に注目が集まっています。しかしながら、準結晶分野では包括的なデータベースが未整備であったため、機械学習の導入が妨げられてきました。また、準結晶の構造と物性の関係を俯瞰的に理解し、新材料の創出を促進するためにも、体系的かつ包括的なオープンデータベースの整備が求められています。

研究内容（成果）

　同グループは、準結晶および近似結晶に関する世界初の大規模データベース「HYPOD-X (Hypermaterials Open Database for X, Xは機械学習などの活用対象を表すワイルドカード)」を開発しました。HYPOD-Xは、論文や書籍のテキストや図表から抽出された準結晶および近似結晶の組成、構造、物理特性に関するデータを構造化し、研究者やエンジニアが利用しやすい形でデータを提供しています。これにより、データ駆動型アプローチの基盤が整備され、準結晶研究のさらなる進展が期待されます。

図1に示すように、HYPOD-Xは組成データセット、相図データセット、物性データセットの三つのデータセットから構成されています。手動または半自動で抽出されたデータは、専門家による厳格な検証を経てCSV形式で配布されています。

【画像：https://kyodonewsprwire.jp/img/202411149945-O2-9Fzthc57】