JP7314963B2 - CRYSTAL STRUCTURE SEARCHING DEVICE AND CRYSTAL STRUCTURE SEARCHING METHOD - Google Patents
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Description
本発明は、結晶構造探索装置及び結晶構造探索方法に関する。 The present invention relates to a crystal structure searching apparatus and a crystal structure searching method.
指定した化合組成情報における安定した結晶構造を探索する結晶構造探索が行われている(特許文献1~3,非特許文献1,2)。例えば、遺伝子アルゴリズム(ハイブリッドGA)による複数のパラメータの最適化方法を適用することによって放射線解説データに基づいて物質構造を推定する方法やデータベースに含まれる複数の化合物について共通する結晶構造を推定する方法が開示されている。また、例えば、VAE(Variational Auto-Encoder)やGAN(Generative Adversarial Network)といった生成モデルを用いて結晶構造を探索する方法やリートベルト解析を適用した構造精密化技術が開示されている。 A crystal structure search is performed to search for a stable crystal structure in designated compound composition information (Patent Documents 1 to 3, Non-Patent Documents 1 and 2). For example, a method of estimating a material structure based on radiation commentary data and a method of estimating a common crystal structure for multiple compounds contained in a database by applying a multiple parameter optimization method by a genetic algorithm (hybrid GA) are disclosed. Further, for example, a method of searching for a crystal structure using a generative model such as VAE (Variational Auto-Encoder) or GAN (Generative Adversarial Network), and a structure refinement technique applying Rietveld analysis are disclosed.
ところで、従来技術では、並進移動、回転移動、ユニットセル選択に対して不変性を満たす探索空間において結晶構造の探索処理を行っておらず、探索効率が悪いことが問題であった。 By the way, in the prior art, there is a problem that the search efficiency is low because the crystal structure search process is not performed in a search space that satisfies invariance with respect to translational movement, rotational movement, and unit cell selection.
また、機械学習を用いた場合、膨大な教師データが必要とされ、計算コストが大きくなるという問題があった。また、所望の物性に応じて機械学習をチューニングする必要があり、汎用性に欠けるという問題もあった。 Moreover, when machine learning is used, there is a problem that a huge amount of training data is required, which increases the calculation cost. In addition, there is also a problem that machine learning needs to be tuned according to desired physical properties, and lacks versatility.
また、結晶構造の精密化を行う処理では、推定初期構造が大局的に最適な構造である必要があり、初期構造が妥当なものでなかった場合に最適な構造に収束し難いという問題があった。したがって、初期構造を設定する際に熟練技術者の経験と知恵が必要とされていた。 In addition, in the process of refining the crystal structure, the estimated initial structure must be a globally optimal structure, and there is a problem that it is difficult to converge to the optimal structure if the initial structure is not appropriate. Therefore, the experience and wisdom of a skilled engineer were required when setting the initial structure.
本発明の1つの態様は、SOAP理論の距離指標を用いて複数の結晶構造間を補間して得られる結晶構造からなる探索空間において結晶構造の探索を行うことを特徴とする結晶構造探索装置である。 One aspect of the present invention is a crystal structure searching apparatus characterized by searching for a crystal structure in a search space composed of crystal structures obtained by interpolating between a plurality of crystal structures using a distance index of SOAP theory.
ここで、前記距離指標は、結晶の並進不変性、ユニットセル選択不変性及び回転不変性を反映した距離指標であることが好適である。 Here, the distance index is preferably a distance index that reflects the translational invariance, unit cell selection invariance, and rotational invariance of the crystal.
また、2つの異なる結晶構造をそれぞれ逆格子空間に変換した逆格子点の強度の点集合χ1及び点集合χ2を用いて、
また、2つの異なる結晶構造をそれぞれ逆格子空間に変換した逆格子点の強度の点集合χ1及び点集合χ2を用いて、
また、前記距離指標の微分で得られた勾配情報を用いて、結晶構造を示す逆格子ベクトルと原子位置を更新することによって前記複数の結晶構造間を補間した構造を求めることが好適である。 Further, it is preferable to obtain a structure interpolated between the plurality of crystal structures by updating reciprocal lattice vectors and atomic positions indicating the crystal structure using gradient information obtained by differentiating the distance index.
また、前記複数の結晶構造間を補間して得られた結晶構造を示す特徴量が目標特徴量に近づくように結晶構造の探索を行うことが好適である。 Further, it is preferable to search for the crystal structure so that the feature amount indicating the crystal structure obtained by interpolating between the plurality of crystal structures approaches the target feature amount.
また、前記特徴量は、X線回折のスペクトラムであることが好適である。 Further, it is preferable that the feature amount is an X-ray diffraction spectrum.
本発明の別の態様は、SOAP理論の距離指標を用いて複数の結晶構造間を補間して得られる結晶構造からなる探索空間において結晶構造の探索を行うことが好適である。 According to another aspect of the present invention, it is preferable to search for crystal structures in a search space composed of crystal structures obtained by interpolating between a plurality of crystal structures using the distance index of SOAP theory.
本発明によれば、数学的に結晶の不変性を満たす探索空間において効率的に結晶構造を探索することができる。 According to the present invention, crystal structures can be efficiently searched in a search space that mathematically satisfies crystal invariance.
本発明の実施の形態における結晶構造探索装置100は、図1に示すように、処理部10、記憶部12、入力部14、出力部16及び通信部18を含んで構成される。処理部10は、CPU等の演算処理を行う手段を含む。処理部10は、記憶部12に記憶されている結晶構造探索プログラムを実行することによって、本実施の形態における結晶構造探索方法における機能を実現する。記憶部12は、半導体メモリやメモリカード等の記憶手段を含む。記憶部12は、処理部10とアクセス可能に接続され、結晶構造探索プログラム、その処理に必要な情報を記憶する。入力部14は、情報を入力する手段を含む。入力部14は、例えば、ユーザからの入力を受けるキーボード、タッチパネル、ボタン等を備える。出力部16は、ユーザから入力情報を受け付けるためのユーザインターフェース画面(UI)等の結晶構造探索装置100での処理結果を出力する手段を含む。出力部16は、例えば、ユーザに対して画像を呈示するディスプレイを備える。通信部18は、情報通信網102を介して、外部の情報処理装置との情報の通信を行うインターフェースを含んで構成される。通信部18による通信は有線及び無線を問わない。 A crystal structure searching apparatus 100 according to the embodiment of the present invention includes a processing unit 10, a storage unit 12, an input unit 14, an output unit 16 and a communication unit 18, as shown in FIG. The processing unit 10 includes means for performing arithmetic processing such as a CPU. By executing the crystal structure search program stored in the storage unit 12, the processing unit 10 implements the functions of the crystal structure search method according to the present embodiment. The storage unit 12 includes storage means such as a semiconductor memory and a memory card. The storage unit 12 is connected to the processing unit 10 so as to be accessible, and stores a crystal structure search program and information necessary for the processing. The input unit 14 includes means for inputting information. The input unit 14 includes, for example, a keyboard, a touch panel, buttons, and the like for receiving input from the user. The output unit 16 includes means for outputting the processing result of the crystal structure search apparatus 100, such as a user interface screen (UI) for receiving input information from the user. The output unit 16 includes, for example, a display that presents images to the user. The communication unit 18 includes an interface for communicating information with an external information processing device via the information communication network 102 . Communication by the communication unit 18 may be wired or wireless.
結晶構造探索装置100は、結晶構造探索プログラムを実行可能な情報処理装置であれば様々なものを適用できる。例えば、結晶構造探索装置100としては、据置型又は携帯型パーソナルコンピュータ(PC)、タブレット型コンピュータ等が使用できる。 Various devices can be applied to the crystal structure searching device 100 as long as they are information processing devices capable of executing a crystal structure searching program. For example, a stationary or portable personal computer (PC), a tablet computer, or the like can be used as the crystal structure searching apparatus 100 .
以下、本実施の形態における結晶構造探索方法について説明する。結晶構造探索方法は、結晶構造探索装置100において結晶構造探索プログラムを実行することによって、SOAP理論の距離指標をもとに既知の結晶構造間を補間した結晶構造を探索する処理を行う。 The crystal structure searching method according to the present embodiment will be described below. In the crystal structure search method, a crystal structure search program is executed in the crystal structure search device 100 to search for a crystal structure interpolated between known crystal structures based on the distance index of SOAP theory.
ガウシアン(標準偏差σ)で表現された原子がユニットセルにn個存在する結晶構造を逆格子空間へ変換すると、逆格子点Giに数式(5)で表される強度を持つ点集合χとして表すことができる。ここで、vucはユニットセル体積、rは原子座標、bは逆格子規定ベクトル、M(M1,M2,M3)は任意の整数である。
逆格子空間は、実格子の離散フーリエ変換に対応するため、結晶構造の並進不変性とユニットセル選択不変性を満たす。したがって、結晶構造の不変性のうち、残りの回転不変性を数学的に満たすために数式(6)の重なり積分を計算する。ここで、ハット付きのRは回転オペレータである。
重なり積分を用いてパワースペクトル距離dps又はSOAP距離dSOAPを数式(7)で定義する。
このパワースペクトル距離dps又はSOAP距離dSOAPは、2つの結晶構造が似ているほどより小さい値となり、異なるほどより大きな値となる。そこで、当該パワースペクトル距離dps又はSOAP距離dSOAPの微分から計算される勾配情報をもとに最急降下法等を用いて逆格子ベクトルと原子位置を更新していくことによって異なる結晶構造間を補間した結晶構造を探索することができる。 This power spectrum distance d ps or SOAP distance d SOAP has a smaller value when the two crystal structures are similar, and a larger value when they are different. Therefore, a crystal structure interpolated between different crystal structures can be searched by updating reciprocal lattice vectors and atomic positions using the gradient descent method or the like based on the gradient information calculated from the differential of the power spectrum distance d ps or the SOAP distance d SOAP .
ここで、数式(8)によって逆格子空間上の点集合χの規定ベクトル及び強度の微小変化を考える。
1つの結晶構造を示す点集合χ1を固定してもう1つの結晶構造を示す点集合χ2を微小変化させたときのパワースペクトル距離dps又はSOAP距離dSOAPの微分は数式(9)で表される。
したがって、パワースペクトル距離dps又はSOAP距離dSOAPの微分を求めるためには、数式(6)で表される重なり積分Lの微分がわかればよい。重なり積分Lの基底ベクトルでの微分は数式(10)の通りである。
微小な変換行列t(ハット)の成分をあらわに表現すると数式(11)となる。
また、重なり積分Lの点強度での微分は数式(12)で表される。ただし、gnは直行動径基底、Yi
mは球面調和関数、lは変形球面ベッセル関数である。
最急降下法に用いるパワースペクトル距離dps又はSOAP距離dSOAPの微係数は数式(13)のように定義する。
逆格子の基底ベクトルは収束に関わる任意パラメータδtを使って数式(14)で更新すればよい。逆格子空間の基底ベクトルbηは実空間の基底ベクトルaiと一対一で変換できるので、ユニットセルの実空間における結晶構造を復元することができる。
数式(5)で示した逆格子点Giにおける強度についても同様に更新できる。しかしながら、位相情報が欠落しているために実空間における原子位置が復元できない。そこで、パワースペクトル距離dps又はSOAP距離dSOAPを原子位置rで微分し、結晶構造間の距離を下げるように数式(15)によって原子位置rを直接更新すればよい。
必要となる重なり積分Lの原子位置rによる微分は数式(16)の通りである。
なお、多元系の場合には、2元素系に分割して計算をすればよい。例えば、5元素系は2元素系として5C2=10個の組み合わせとして分割することができる。逆格子空間の点強度及び点集合は、系を構成する元素のペアを(α,β)として数式(17)として表すことができる。ただし、Ajは2元素の種類を判別するための正負の符号である。
多元系の場合のパワースペクトル距離dps又はSOAP距離dSOAP及びその微分は数式(18)のように定義する。重なり積分Lの微分は前述の式を用いればよい。
[実施例]
以下、SOAP理論の距離指標をもとに既知の結晶構造間を補間した結晶構造を探索する処理の実施例について説明する。
[Example]
An example of processing for searching for a crystal structure interpolated between known crystal structures based on the distance index of SOAP theory will be described below.
図2は、実施例における結晶構造間を補間した結晶構造を探索する処理を示すフローチャートである。本実施例では、X線回折(XRD)分析で得られた結晶構造を示すスペクトルに基づいて結晶構造を探索する処理を行う。 FIG. 2 is a flow chart showing a process of searching for a crystal structure interpolated between crystal structures in the embodiment. In this embodiment, a process of searching for a crystal structure is performed based on a spectrum indicating the crystal structure obtained by X-ray diffraction (XRD) analysis.
ステップS10では、結晶構造の探索空間を構成する結晶構造のリストを取得する処理が行われる。当該ステップにおける処理によって、結晶構造探索装置100は結晶構造リスト取得手段として機能する。ここで、結晶構造の探索空間を構成する結晶構造とは、結晶構造を探索する際に補間する基となる結晶構造である。結晶構造のリストは、入力部14を用いてユーザが行ってもよいし、通信部18を介して外部の装置に予め保存されている結晶構造のリストを取得するようにしてもよい。 In step S10, a process of obtaining a list of crystal structures forming a crystal structure search space is performed. Through the processing in this step, the crystal structure search device 100 functions as a crystal structure list obtaining means. Here, the crystal structure constituting the crystal structure search space is a crystal structure that serves as a basis for interpolation when searching for a crystal structure. A list of crystal structures may be created by the user using the input unit 14, or a list of crystal structures pre-stored in an external device may be acquired via the communication unit 18. FIG.
本実施例では、図3に示すように、4原子系のアルキメデス格子からTriangular以外のTrellis、Ladybug、Honeycomb、Square及びCaVOの5つの結晶構造のリストを使用した。 In this example, as shown in FIG. 3, a list of five crystal structures other than Triangular from the tetraatomic Archimedean lattice of Trellis, Ladybug, Honeycomb, Square and CaVO was used.
ステップS12では、探索の目標となる物性値を取得する処理が行われる。当該ステップにおける処理によって、結晶構造探索装置100は物性値取得手段として機能する。ここで、探索の目標となる物性値とは、結晶構造を探索する際に目標となる結晶構造が示す物性値である。探索の目標となる物性値は、入力部14を用いてユーザが行ってもよいし、通信部18を介して外部の装置に予め保存されている探索の目標となる物性値を取得するようにしてもよい。 In step S12, a process of acquiring a physical property value that is a search target is performed. Through the processing in this step, the crystal structure searching apparatus 100 functions as physical property value acquiring means. Here, the physical property value to be searched for is the physical property value exhibited by the crystal structure to be searched for. The physical property value to be the search target may be obtained by the user using the input unit 14, or the physical property value to be the search target stored in advance in an external device via the communication unit 18. It may be acquired.
本実施例では、図4に示すように、目標となる結晶構造に対してX線回折(XRD)分析を行ったときに得られるXRDスペクトルを探索の目標となる物性値とした。なお、本実施形態では、結晶構造探索装置100の有効性を確認するために、既知の結晶構造のXRDスペクトルを採用した。図4には、目標となる結晶構造のXRDスペクトルと共に、当該XRDスペクトルに対応する既知の結晶構造も示した。 In this example, as shown in FIG. 4, the XRD spectrum obtained when the target crystal structure was subjected to X-ray diffraction (XRD) analysis was used as the target physical property value for the search. In this embodiment, an XRD spectrum of a known crystal structure was used to confirm the effectiveness of the crystal structure searching apparatus 100. FIG. FIG. 4 shows the XRD spectrum of the target crystal structure along with the known crystal structure corresponding to the XRD spectrum.
ステップS14では、結晶構造の探索空間を構成する結晶構造に順番を設定する処理が行われる。当該ステップにおける処理によって、結晶構造探索装置100は結晶構造順位付手段として機能する。ステップS10において取得した結晶構造のリストに含まれる結晶構造の各々についてステップS12で取得した物性値に対応する物性値を求め、ステップS12で取得した探索の目標となる物性値との類似度を算出する。そして、結晶構造のリストに含まれる結晶構造を当該類似度が高い順に順位付けする。 In step S14, a process of setting the order of the crystal structures forming the crystal structure search space is performed. Through the processing in this step, the crystal structure searching apparatus 100 functions as crystal structure ranking means. For each crystal structure included in the list of crystal structures acquired in step S10, the physical property value corresponding to the physical property value acquired in step S12 is obtained, and the similarity to the physical property value to be searched acquired in step S12 is calculated. Then, the crystal structures included in the crystal structure list are ranked in descending order of similarity.
本実施例では、類似度が大きい順にTrellis、Ladybug、Honeycomb、Square及びCaVOとなった。 In this example, Trellis, Ladybug, Honeycomb, Square, and CaVO are ranked in descending order of similarity.
ステップS16では、2つの結晶構造の間を補間した結晶構造の最適化する処理を行う。当該ステップにおける処理によって、結晶構造探索装置100は結晶構造探索手段として機能する。すなわち、始点となる結晶構造と終点となる結晶構造とからなる探索空間において、始点となる結晶構造と終点となる結晶構造の間を補間した結晶構造を求め、当該補間によって得られた結晶構造のうち探索の目標となる物性値に最も近い物性値を示す結晶構造を求める。結晶構造を補間する処理では、上記のSOAP理論に基づいたパワースペクトル距離dps又はSOAP距離dSOAPの微分から計算される勾配情報をもとに最急降下法等を用いて逆格子ベクトルと原子位置を更新していくことによって異なる結晶構造間を補間した結晶構造を探索する。 In step S16, a process of optimizing the crystal structure interpolated between the two crystal structures is performed. Through the processing in this step, the crystal structure searching apparatus 100 functions as crystal structure searching means. That is, in a search space consisting of a crystal structure serving as a starting point and a crystal structure serving as an end point, a crystal structure is obtained by interpolating between a crystal structure serving as a starting point and a crystal structure serving as an end point, and among the crystal structures obtained by the interpolation, a crystal structure exhibiting physical property values closest to the physical property values to be searched is obtained. In the process of interpolating the crystal structure, a crystal structure interpolated between different crystal structures is searched for by updating reciprocal lattice vectors and atomic positions using the steepest descent method or the like based on the gradient information calculated from the differentiation of the power spectrum distance d ps or the SOAP distance d SOAP based on the above SOAP theory.
最初に本ステップにおける探索処理を行う場合、ステップS14において順番が設定された結晶構造のリストのうち探索の目標となる物性値に対して最も類似度が高い結晶構造を始点となる結晶構造とし、2番目に類似度が高い結晶構造を終点となる結晶構造とする。そして、始点となる結晶構造と終点となる結晶構造の間を補間した結晶構造から探索の目標となる物性値に最も近い物性値を示す結晶構造を求める最適化処理を行う。 When the search process in this step is performed first, the crystal structure with the highest degree of similarity to the target physical property value of the search in the list of crystal structures whose order is set in step S14 is set as the starting point, and the crystal structure with the second highest degree of similarity is set as the end point. Then, an optimization process is performed to obtain a crystal structure exhibiting a physical property value closest to the target physical property value of the search from the crystal structure interpolated between the crystal structure serving as the starting point and the crystal structure serving as the end point.
ステップS18では、結晶構造のリストを更新する処理が行われる。当該ステップにおける処理によって、結晶構造探索装置100は結晶構造リスト更新手段として機能する。ステップS16における探索で始点及び終点として使用された結晶構造をリストから削除する。さらに、ステップS16における探索によって最適化された結晶構造、すなわち始点となる結晶構造と終点となる結晶構造の間を補間した結晶構造のうち探索の目標となる物性値に最も近い物性値を示す結晶構造をリストに追加する。 In step S18, a process of updating the list of crystal structures is performed. Through the processing in this step, the crystal structure searching apparatus 100 functions as crystal structure list updating means. The crystal structures used as the start and end points in the search in step S16 are deleted from the list. Furthermore, among the crystal structures optimized by the search in step S16, that is, the crystal structures interpolated between the crystal structure serving as the starting point and the crystal structure serving as the end point, the crystal structure showing the physical property values closest to the physical property values targeted for the search is added to the list.
ステップS20では、探索処理を続行するか否かの判定が行われる。当該ステップにおける処理によって、結晶構造探索装置100は終了判定手段として機能する。結晶構造のリストに結晶構造が1つだけ残っていればステップS22に処理を移行させ、結晶構造が2つ以上残っていればステップS16に処理を戻して探索処理を続行する。 In step S20, it is determined whether or not to continue the search process. Through the processing in this step, the crystal structure searching apparatus 100 functions as end determination means. If only one crystal structure remains in the crystal structure list, the process proceeds to step S22, and if two or more crystal structures remain, the process returns to step S16 to continue the search process.
ここで、ステップS16に処理を戻して探索処理を続行する場合、前回の探索処理において最適化された結晶構造(ステップ18において結晶構造のリストに追加された結晶構造)を始点となる結晶構造とし、次に類似度が高い結晶構造を終点となる結晶構造とする。そして、始点となる結晶構造と終点となる結晶構造の間を補間した結晶構造から探索の目標となる物性値に最も近い物性値を示す結晶構造を求める最適化処理を行う。 Here, when the process is returned to step S16 to continue the search process, the crystal structure optimized in the previous search process (the crystal structure added to the list of crystal structures in step 18) is set as the starting point, and the crystal structure with the next highest degree of similarity is set as the ending point. Then, an optimization process is performed to obtain a crystal structure exhibiting a physical property value closest to the target physical property value of the search from the crystal structure interpolated between the crystal structure serving as the starting point and the crystal structure serving as the end point.
本実施例では、ステップS16における結晶構造の探索処理を繰り返すことで、図3の丸印及び矢印で示すように、Trellis、Ladybug、Honeycomb、Square及びCaVOの結晶構造を基にして探索の目標となるXRDスペクトルに類似するXRDスペクトルを示す結晶構造を得ることができる。 In this embodiment, by repeating the crystal structure search process in step S16, as indicated by the circles and arrows in FIG. 3, a crystal structure exhibiting an XRD spectrum similar to the target XRD spectrum to be searched can be obtained based on the crystal structures of Trellis, Ladybug, Honeycomb, Square, and CaVO.
図5は、本実施例において探索の結果として得られた結晶構造及びそのXRDスペクトルを示す。探索の結果として得られた結晶構造は、目標としたXRDスペクトルに対応する結晶構造に非常に近いものとなった。また、探索の結果として得られた結晶構造のXRDスペクトルは、探索の目標としたXRDスペクトルに対して99.76%の類似度を示した。 FIG. 5 shows the crystal structure and its XRD spectrum obtained as a result of the search in this example. The crystal structure obtained as a result of the search was very close to the crystal structure corresponding to the targeted XRD spectrum. Moreover, the XRD spectrum of the crystal structure obtained as a result of the search showed a similarity of 99.76% to the target XRD spectrum of the search.
以上のように、本実施の形態における結晶構造探索装置100及びそれを用いた結晶構造探索方法によれば、数学的に結晶の不変性を満たす探索空間において効率的に結晶構造を探索することが可能になる。また、教師あり学習のように大量の教師データを必要とせず、計算のコストも抑制することができる。 As described above, according to the crystal structure searching apparatus 100 and the crystal structure searching method using the same in the present embodiment, it is possible to efficiently search for a crystal structure in a search space that mathematically satisfies crystal invariance. In addition, unlike supervised learning, it does not require a large amount of teacher data, and the cost of calculation can be suppressed.
10 処理部、12 記憶部、14 入力部、16 出力部、18 通信部、100 結晶構造探索装置、102 情報通信網。
10 processing unit, 12 storage unit, 14 input unit, 16 output unit, 18 communication unit, 100 crystal structure search device, 102 information communication network.
Claims (8)
2つの異なる結晶構造をそれぞれ逆格子空間に変換した逆格子点の強度の点集合χ 1 及び点集合χ 2 を用いて、
前記距離指標の微分で得られた勾配情報を用いて、結晶構造を示す逆格子ベクトルと原子位置を更新することによって前記複数の結晶構造間を補間して得られた結晶構造を示す特徴量が目標特徴量に近づくように結晶構造の探索を行い、前記複数の結晶構造間を補間した構造を求める手段として機能させることを特徴とする結晶構造探索装置。 the computer,
Using the point set χ 1 and the point set χ 2 of the intensity of the reciprocal lattice points obtained by converting the two different crystal structures into the reciprocal space ,
A crystal structure searching apparatus characterized by searching for a crystal structure so that a feature quantity indicating a crystal structure obtained by interpolating between the plurality of crystal structures approaches a target feature quantity by updating reciprocal lattice vectors and atomic positions indicating the crystal structure using gradient information obtained by differentiating the distance index, and functioning as means for obtaining a structure obtained by interpolating between the plurality of crystal structures.
2つの異なる結晶構造をそれぞれ逆格子空間に変換した逆格子点の強度の点集合χ 1 及び点集合χ 2 を用いて、
前記距離指標の微分で得られた勾配情報を用いて、結晶構造を示す逆格子ベクトルと原子位置を更新することによって前記複数の結晶構造間を補間して得られた結晶構造を示す特徴量が目標特徴量に近づくように結晶構造の探索を行い、前記複数の結晶構造間を補間した構造を求める手段として機能させることを特徴とする結晶構造探索装置。 the computer,
Using the point set χ 1 and the point set χ 2 of the intensity of the reciprocal lattice points obtained by converting the two different crystal structures into the reciprocal space ,
A crystal structure searching apparatus characterized by searching for a crystal structure so that a feature quantity indicating a crystal structure obtained by interpolating between the plurality of crystal structures approaches a target feature quantity by updating reciprocal lattice vectors and atomic positions indicating the crystal structure using gradient information obtained by differentiating the distance index, and functioning as means for obtaining a structure obtained by interpolating between the plurality of crystal structures.
前記距離指標は、結晶の並進不変性、ユニットセル選択不変性及び回転不変性を反映した距離指標であることを特徴とする結晶構造探索装置。 The crystal structure searching device according to claim 1 or 2 ,
A crystal structure search apparatus, wherein the distance index is a distance index reflecting translational invariance, unit cell selection invariance, and rotational invariance of a crystal.
前記特徴量は、X線回折のスペクトラムであることを特徴とする結晶構造探索装置。 The crystal structure search device according to any one of claims 1 to 3 ,
The crystal structure search apparatus, wherein the feature amount is an X-ray diffraction spectrum.
2つの異なる結晶構造をそれぞれ逆格子空間に変換した逆格子点の強度の点集合χ 1 及び点集合χ 2 を用いて、
前記距離指標の微分で得られた勾配情報を用いて、結晶構造を示す逆格子ベクトルと原子位置を更新することによって前記複数の結晶構造間を補間して得られた結晶構造を示す特徴量が目標特徴量に近づくように結晶構造の探索を行い、前記複数の結晶構造間を補間した構造を求める処理を行わせることを特徴とする結晶構造探索方法。 to the computer,
Using the point set χ 1 and the point set χ 2 of the intensity of the reciprocal lattice points obtained by converting the two different crystal structures into the reciprocal space ,
A crystal structure searching method, wherein the crystal structure is searched so that the feature amount indicating the crystal structure obtained by interpolating between the plurality of crystal structures approaches a target feature amount by updating the reciprocal lattice vector indicating the crystal structure and the atomic positions using the gradient information obtained by the differentiation of the distance index, and performing a process of obtaining the structure interpolated between the plurality of crystal structures.
2つの異なる結晶構造をそれぞれ逆格子空間に変換した逆格子点の強度の点集合χ 1 及び点集合χ 2 を用いて、
前記距離指標の微分で得られた勾配情報を用いて、結晶構造を示す逆格子ベクトルと原子位置を更新することによって前記複数の結晶構造間を補間して得られた結晶構造を示す特徴量が目標特徴量に近づくように結晶構造の探索を行い、前記複数の結晶構造間を補間した構造を求める処理を行わせることを特徴とする結晶構造探索方法。 to the computer,
Using the point set χ 1 and the point set χ 2 of the intensity of the reciprocal lattice points obtained by converting the two different crystal structures into the reciprocal space ,
A crystal structure searching method, wherein the crystal structure is searched so that the feature amount indicating the crystal structure obtained by interpolating between the plurality of crystal structures approaches a target feature amount by updating the reciprocal lattice vector indicating the crystal structure and the atomic positions using the gradient information obtained by the differentiation of the distance index, and performing a process of obtaining the structure interpolated between the plurality of crystal structures.
前記距離指標は、結晶の並進不変性、ユニットセル選択不変性及び回転不変性を反映した距離指標であることを特徴とする結晶構造探索方法。A crystal structure searching method, wherein the distance index is a distance index reflecting translational invariance, unit cell selection invariance, and rotational invariance of a crystal.
前記特徴量は、X線回折のスペクトラムであることを特徴とする結晶構造探索方法。The crystal structure search method, wherein the feature amount is an X-ray diffraction spectrum.
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Citations (7)
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---|---|---|---|---|
JP2018010428A (en) | 2016-07-12 | 2018-01-18 | 株式会社日立製作所 | Material creation device, and material creation method |
WO2018025618A1 (en) | 2016-07-30 | 2018-02-08 | 株式会社リガク | Material structure searching method and x-ray structural analysis system used in said method |
WO2019078006A1 (en) | 2017-10-17 | 2019-04-25 | 富士フイルム株式会社 | Feature quantity calculating method, feature quantity calculating program and feature quantity calculating device, screening method, screening program and screening device, compound creating method, compound creating program and compound creating device |
JP2020166706A (en) | 2019-03-29 | 2020-10-08 | 株式会社クロスアビリティ | Crystal form estimating device, crystal form estimating method, neural network manufacturing method, and program |
JP2021028780A (en) | 2019-08-09 | 2021-02-25 | 富士通株式会社 | Crystal material analyzer, crystal material analysis method, and crystal material analysis program |
JP2021032617A (en) | 2019-08-20 | 2021-03-01 | 国立大学法人山形大学 | Crystal structure calculation method, crystal structure calculation program and crystal structure calculation device |
JP2021033768A (en) | 2019-08-27 | 2021-03-01 | 富士通株式会社 | Design program, and design method |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2018009090A1 (en) * | 2016-07-07 | 2018-01-11 | Артем Ромаевич ОГАНОВ | Computer-implemented crystal structure search method |
-
2021
- 2021-03-08 JP JP2021036199A patent/JP7314963B2/en active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2018010428A (en) | 2016-07-12 | 2018-01-18 | 株式会社日立製作所 | Material creation device, and material creation method |
WO2018025618A1 (en) | 2016-07-30 | 2018-02-08 | 株式会社リガク | Material structure searching method and x-ray structural analysis system used in said method |
WO2019078006A1 (en) | 2017-10-17 | 2019-04-25 | 富士フイルム株式会社 | Feature quantity calculating method, feature quantity calculating program and feature quantity calculating device, screening method, screening program and screening device, compound creating method, compound creating program and compound creating device |
JP2020166706A (en) | 2019-03-29 | 2020-10-08 | 株式会社クロスアビリティ | Crystal form estimating device, crystal form estimating method, neural network manufacturing method, and program |
JP2021028780A (en) | 2019-08-09 | 2021-02-25 | 富士通株式会社 | Crystal material analyzer, crystal material analysis method, and crystal material analysis program |
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Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
梶田晴司、ほか2名,固体系材料インフォマティクスのための畳み込みニューラルネットを活用する3Dボクセルデータ記述子,人工知能学会 第32回全国大会論文集DVD [DVD-ROM](2018年度 人工知能学会全国大会(第32回)),日本,一般社団法人 人工知能学会,2018年06月05日,p.1-4 |
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