スパコンを活用した計算科学と情報学の
融合による革新的物質設計

データ駆動型量子材料研究室　
Laboratory for Data-Driven Quantum Materials Science
教授：本郷 研太（HONGO Kenta）

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［研究分野］
マテリアルズ・インフォマティクス、計算科学、データ科学
［キーワード］
人工知能、機械学習、ベイズ統計、第一原理電子状態計算、材料シミュレーション

研究を始めるのに必要な知識・能力

研究を行う上で最も大事なことは、新しいことを学ぶ意欲があり、計算機を用いた研究に抵抗がないことです。研究を効率的に進めるには、Linux環境での基本的な操作に慣れていることが望まれます。また、基礎学力としては数学が特に重要であり、微分積分、線形代数、確率論・統計学は、機械学習や第一原理計算の理解に不可欠です。加えて、微分方程式やフーリエ変換などの解析学、材料科学や関連する物理・化学分野の基礎知識（量子力学、固体物理学等）があると、研究内容をより深く理解できます。入学時点ですべてを十分に理解している必要はなく、研究を通じて段階的に習得していく姿勢を重視しています。

この研究で身につく能力

マテリアルズ・インフォマティクスは近年、産業界においても実践的な研究開発手法として広く導入され、大学と企業が連携して課題解決に取り組む機会が増えています。本研究室でも産学連携研究を通じて、実社会と直結した研究に取り組んでいます。こうした研究活動を通じて、学生は課題設定から手法選択、結果の解釈までを一貫して考える力を身につけるとともに、分野や立場の異なる研究者・技術者との協働を通じて、研究計画力、進捗管理能力、研究内容を的確に伝えるためのコミュニケーション能力を養います。さらに、計算機を用いた研究を通じて、プログラミングやデータ解析の実践的スキルを養います。

【就職先企業・職種】 住友電工、オークリッジ国立研究所

研究内容

　本研究室では、マテリアルズ・インフォマティクス（MI）と物質科学シミュレーションを両輪とし、データ科学と計算科学を融合した新しい物質探索・物性設計手法の確立に取り組んでいます。対象とする物質系は、有機・無機材料から生体材料まで幅広く、原子・分子・クラスター・固体といった多様なスケールの物質を研究対象としています。

　研究手法としては、本学のスパコン設備や研究室所有サーバを活用し、第一原理電子状態計算、分子動力学計算、計算熱力学などの階層的な物質科学シミュレーションを基盤としています。これらの研究手法は、これまでに獲得した競争的資金によって研究基盤を確立してきました（JSTさきがけ、科研費基盤B・C、新学術領域研究、学術変革領域A）。具体的には、ハイエントロピー合金（HEA）、複合アニオン化合物、超セラミックスといった新奇材料群を対象とした研究を通じて、物質の安定性や物性評価に関する計算手法と研究体制を整備してきました。

　これらのシミュレーション研究基盤の上に、機械学習やAIを用いたデータ駆動型研究手法を導入し、深層学習、ベイズ最適化、進化論計算などを活用した効率的な物質探索を行っています。さらに、量子アニーリングをはじめとする量子系計算手法についても研究を進めています。

　2025年10月からは、JST CRESTの支援のもと、新規極性金属の探索を主題とした研究プロジェクトを開始しました。本課題は、MI研究と物質科学シミュレーション研究にまたがる横断的テーマであり、多様体学習による効率的探索と第一原理計算を組み合わせることで、探索候補物質の合成可能性や物性評価までを含めた包括的な物質設計を目指しています。

　また、本研究室では、これまでにMIおよび物質科学シミュレーションを基盤として、現在、7社との産学連携共同研究を実施しています。産業界が直面する具体的課題を起点として、計算・データ科学的アプローチによる解決策の提案を行い、基礎研究と実社会をつなぐ研究活動を展開しています。

主な研究業績

1. R. Dahule, K. Oqmhula, R. Maezono, K. Hongo, "Physics-informed data-driven discovery of polymer crystals with high thermal conductivity", ACS Applied Polymer Materials 7, 1431 (2025)
2. H. Mizuseki, R. Sahara, K. Hongo, "Valence Electron Concentration-dependent Stability of L1₂, D0₂₃, and D0₂₂ Ordered Phases in High-Entropy Alloys", Computational Materials Science 259, 114114 (2025)
3. A.T. Hanindriyo, A. Kumar, S. Yadav, T. Ichibha, R. Maezono, K. Nakano, K. Hongo, "Diffusion Monte Carlo evaluation of disiloxane linearisation barrier", Physical Chemistry Chemical Physics 24, 3761 (2022)

使用装置

JAIST並列計算機群、研究室所有サーバ(CPUサーバ: Fujitsu FX700, GPUサーバ: NVIDIA H100 x8, A100 x2, RTX 6000 Blackwell x3, RTX 6000 Ada x3, RTX 4070 Ti Super x3, DGX Spark x2])