東京大学、双極子モーメントの機械学習モデルを開発：注目ニュース✨
発表日：2024年10月26日
東京大学とJSR株式会社の共同研究チームが、液体分子系における双極子モーメントを高精度に予測できる革新的な機械学習手法を開発しました。この画期的な研究成果は、次世代の誘電体材料開発に大きな可能性をもたらすものとして注目されています。
研究の背景
私たちの生活に不可欠なスマートフォンやパソコンなどの電子機器には、誘電体と呼ばれる特殊な材料が使用されています。誘電体は電気を通さない性質を持ちながら、電場を加えると電気を蓄えることができる独特な特性を有しています。この性質を活かし、コンデンサーや回路基板などの重要な電子部品として広く活用されています。
誘電体の詳細についてはこちらの記事で詳しく説明しているので、良ければ読んでみて下さい👇
誘電体の特性や性能は誘電関数という物理量によって決まるため、物質の誘電関数を精度良くシミュレーションすることで材料設計に繋げることができます。
誘電関数は電場の周波数ごとに物質がどれくらい双極子モーメントを発生させるかを表しており、その詳細は物質内の原子や電子の運動によって決まります。ここで、双極子モーメントとは、電子雲の偏りを定量的に表したものであり、-から+への方向を正として計算します。
特にテラヘルツから赤外と呼ばれる周波数領域では主に原子の振動が重要ですが、原子が電子雲を纏って運動するため電子の効果も取り入れることが精確なシミュレーションのために重要です。
しかし既存手法である古典力場分子動力学法は、電荷が固定されているために双極子モーメントを定量的に再現することが難しい課題があります。また、第一原理分子動力学法は、電荷が自由であるため双極子モーメントの計算が可能ですが、計算コストが高いという課題があります。
革新的な研究アプローチ
研究チームが開発した新手法の特徴は、従来の分子単位での予測から、より微細な化学結合単位での予測へと転換したことです。この革新的なアプローチにより、より大きな分子系でも高い精度での予測が可能となりました。
具体的には、電子の位置を示すワニエセンターを予測するために、化学結合ごとに個別のニューラルネットワークモデルを構築しました。さらに、第一原理計算による高精度な計算結果を教師データとして活用することで、計算速度と精度の両立を実現しています。
実証実験と成果
研究チームは、開発した手法の有効性を検証するため、代表的なアルコールであるメタノールとエタノールを用いて実験を行いました。その結果、第一原理計算と同等の精度を保ちながら、計算時間を大幅に短縮することに成功しました。
特筆すべき成果として、液体中での分子間相互作用による影響を正確に予測し、テラヘルツ帯での吸収スペクトルを高精度で再現できたことが挙げられます。これにより、大規模な分子系への適用や長時間のシミュレーションが可能となり、実用性も実証されました。
上）メタノール分子とエタノール分子のワニエセンターのイメージ。赤、灰、白の丸が酸素、炭素、水素原子を表し、各化学結合の中点（緑）からずれた位置にワニエセンター（水色）が現れる。
下）開発した手法で計算した液体メタノールの吸収スペクトル（赤）と、分子間の相互作用を無視して計算した吸収スペクトル（青）。分子間の効果を精確に取り込むことで、スペクトルが大きく増大し、実験と定量的に一致するようになる。
（引用元：https://www.s.u-tokyo.ac.jp/ja/press/10544/）
将来への展望
本研究の成果は、特にポリマー材料開発の分野で大きな期待を集めています。低誘電ポリマーの設計や新規誘電材料の探索において、開発期間の短縮やコスト削減が見込まれます。さらに、より優れた電子機器の開発や新たな材料設計手法の確立にも貢献すると考えられています。
まとめ
・東京大学とJSR株式会社の共同研究により、新しい機械学習手法を開発
・化学結合単位での予測により、高精度な双極子モーメント計算を実現
・メタノールとエタノールでの実証実験で有効性を確認
・将来的なポリマー材料開発への応用に期待
・材料設計の効率化と技術革新に貢献する可能性
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最後まで読んでいただき、ありがとうございました！
専門用語の解説
・誘電体：電気を通さないが、電場を加えると電気を蓄える性質を持つ物質 ・双極子モーメント：分子内での電荷の偏りを表す物理量
・ワニエセンター：電子の存在確率が高い位置を示す理論的な点
・第一原理計算：量子力学の基本原理から物質の性質を計算する方法
・ニューラルネットワーク：脳の神経回路を模した機械学習モデル
・分子動力学法：分子の動きをコンピュータでシミュレーションする手法
・現代分極理論：物質の電気的な性質を量子力学的に記述する理論体系
参考文献
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