熊本 大学 工学部 機械 数理 工学科
728に達したとする。特に、通常の周期結晶はほぼ完ぺきに予測できることが判明したという。 さらに、機械学習のモデルは、「ヒューム=ロザリーの電子濃度則」という準結晶合金の形成に関する経験則を学習していることが判明。機械学習のアルゴリズムが、これまでに発見された準結晶・近似結晶の組成データのみから、この広く知られた経験則を再発見したことが示されたとする。 三元系アルミニウム合金の予測相図と実験相図との比較。準結晶は紺色で、近似結晶は水色で表されている。オレンジ色が表しているのは、平均遍歴電子数のヒューム=ロザリー則e/a=1. 8を満たす直線 (出所:共同プレスリリースPDF) このほか、機械学習のブラックボックスモデルに内在する入出力のルールを抽出することで、準結晶と近似結晶の相形成に関する法則を解明。この法則は、原子の「ファンデルワールス半径」や「電気陰性度」などに関する5つの単純な数式で表されるとする。 今回の研究により、機械学習による準結晶の形成ルールが発見された。画像は、8種類の三元系に対する機械学習の予測相図(紺:準結晶、水色:近似結晶)。直線は機械学習が同定した5つのルールが表されている。これらの合流点に準結晶相が現れるという (出所:共同プレスリリースPDF) なお、これらの条件について研究チームでは、準結晶研究において長年求められてきた新しい準結晶を探索するための設計指針となるとしているほか、モデルにはほかにも多くのルールが隠されている可能性があるとする。そのため今後は、今回の成果をもとに、固体物理学の中心課題である準結晶の安定化メカニズムを解明することを目指すとしている。 ※本記事は掲載時点の情報であり、最新のものとは異なる場合があります。予めご了承ください。
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高木知弘(Tomohiro Takaki) 京都工芸繊維大学 機械工学系
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