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- 305-0044 茨城県つくば市並木1-1 [アクセス]
研究内容
- Keywords
QMC,電子状態,構造予測
出版物2004年以降のNIMS所属における研究成果や出版物を表示しています。
論文
- 幾世和将, 木野 日織, ダム ヒョウ チー, ダム ヒョウ チー, 浜口智志, 浜口智志. 機械学習によるプラズマエッチング率予測. Journal of plasma and fusion research. (2019) 542-547
- Minh-Quyet Ha, Duong-Nguyen Nguyen, Viet-Cuong Nguyen, Hiori Kino, Yasunobu Ando, Takashi Miyake, Thierry Denœux, Van-Nam Huynh, Hieu-Chi Dam. Evidence-based data mining method to reveal similarities between materials based on physical mechanisms. Journal of Applied Physics. 133 [5] (2023) 053904 10.1063/5.0134999 Open Access
- Tomoki Yamashita, Hiori Kino, Koji Tsuda, Takashi Miyake, Tamio Oguchi. Hybrid algorithm of Bayesian optimization and evolutionary algorithm in crystal structure prediction. Science and Technology of Advanced Materials: Methods. 2 [1] (2022) 67-74 10.1080/27660400.2022.2055987 Open Access
書籍
- 木野 日織, ダム・ヒョウ・チ. Orange Data Miningではじめるマテリアルズインフォマティクス. 近代科学社, 2021, 185.
- 木野 日織, ダム・ヒョウ・チ. Pythonではじめるマテリアルズインフォマティクス. Pythonではじめるマテリアルズインフォマティクス. 近代科学社Digital, 2022, 194.
- 木野 日織. 3章4,4章8-11. 情報機構, 2020, 29.
会議録
- Shoji Ishibashi, Hiori Kino, Akira Uedono, Takashi Miyake, Kiyoyuki Terakura. Prediction of positron-annihilation parameters for vacancy-type defects in ternary alloy semiconductors by data-scientific approach. JOURNAL OF PHYSICS:CONFERENCE SERIES. (2017) 012023-1-012023-5 10.1088/1742-6596/791/1/012023
- Yosuke Harashima, Kiyoyuki Terakura, Hiori Kino, Shoji Ishibashi, Takashi Miyake. First-Principles Study of Structural and Magnetic Properties of R(Fe,Ti)12 and R(Fe,Ti)12N (R=Nd, Sm, Y). JPS Conference Proceedings. (2015) 10.7566/jpscp.5.011021
口頭発表
- 木野 日織. 新機能材料設計のための自動計算と機械学習用データの生成 . MNC 2022 技術セミナー「最先端デバイスとデータ駆動型開発の可能性」. 2022 招待講演
- KINO, Hiori, 福島鉄矢, CHIKYO, Toyohiro. Acquisition of "law" of residual electrical resistivity by white-boxing regression models from automated calculations of equiatomic quaternary solid solution phases.. COMBI 2022 (11th International Workshop on Combinatorial Materials Science and Technology). 2022
- 木野 日織. データ駆動科学による知識獲得―趣旨説明―. 日本物理学会 2022年秋季大会. 2022
その他の文献
- KINO, Hiori, Hieu Chi Dam, Takashi Miyake, Riichiro Mizoguchi. Function Decomposition Tree with Causality-First Perspective and Systematic Description of Problems in Materials Informatics. arXiv.org. (2022) 00829v1 10.48550/arxiv.2205.00829 Open Access
- Seung Woo Jang, Hirofumi Sakakibara, Hiori Kino, Takao Kotani, Kazuhiko Kuroki, Myung Joon Han. Direct theoretical evidence for weaker correlations in electron-doped and Hg-based hole-doped cuprates. Scientific Reports. 6 [1] (2016) 10.1038/srep33397 Open Access
- Daiki Deguchi, Kazunori Sato, Hiori Kino, Takao Kotani. Accurate energy bands calculated by the hybrid quasiparticle self-consistentGWmethod implemented in the ecalj package. Japanese Journal of Applied Physics. 55 [5] (2016) 051201 10.7567/jjap.55.051201
所属学会
日本物理学会, 応用物理学会
電子・光機能材料研究センター
自動化第一原理網羅計算による法則発見と知識伝達
自動計算,説明可能なAI,知識伝達,機能分解木手法
概要
1.合金の材料探索を自動的に行い大規模データを生成した。回帰モデルに対してホワイトボックス化を行い,簡単な理解しやすい法則を見出した。
2.新たな知識をまとめる伝えるダイアグラム手法として因果主導機能分解木手法を開発した。
新規性・独創性
1. 合金の網羅計算によるデータ蓄積とそのソフトウエアの提供と理解しやすい法則の獲得が可能となる。
2. ケーススタディを通して,書きやすく,理解しやすい知識の整理法を確立し,その例を提供する。
内容
1. KKR-CPA法はGaussianやVASPなどの波動関数法と異なりGreen関数法であり,計算時にエネルギー積分下限を設定する必要がある。この値は自己無撞着条件を満たすと変化していく値であり,従来は人がこの値を決めていた。この値を自動的に決定した。これにより人手を介すること無く3d元素だけでなくセミコア電子状態を持つ4d,5d元素を含む自動化に成功した。これにより38元素を含む14万件の計算を可能とした。更に,説明可能なAIによる解析を行い,残留電気伝導率の簡単な法則を発見した。人手を介することなく網羅計算を行い物性データを生成できる。そしてデータから分かりやすい規則を発見することが可能となる。
2. 理論家と実験家,境界領域研究研究者間,そして少子化が進む日本では,齟齬なく既存の知識を短時間に伝える必要がある。知識をまとめる手法としてオントロジーが有名であるが,時間順序や因果関係を記述する研究は進んでいない。また,時間順序や因果関係を記述する手法に機能分解木があるが,オントロジーの非専門家にとっては記述が難しかった。機能分解木は状態と状態への作用を暗黙に同列として扱うために作成しにくく,更に,機能分解木から仮想的な装置に対応させられないという問題点があった。これを,状態と状態への作用に明示的に分解し,仮想的な装置と一対一対応させることができるように構成することで初心者が比較的容易に機能分解木を作成できるようにした。
まとめ
1. 合金に対して計算可能なKKR-CPA法を用いる第一原理計算手法に対して,パラメタ設定を自動化し,網羅計算を実行可能とした。これに より,例として,四元固溶体の14万件の計算を可能とした。更に,このデータが説明可能なAIを用いて解析することにより,わかりやすい法則を見出すことに成功した。
2. 知識をまとめ・伝えるための手法には機能分解木で実際の過程・因果と一対一対応させることが可能となる因果主導機能分解木を開発 した。