2022年7月に文部科学省「データ創出・活用型マテリアル研究開発プロジェクト」に採択された5拠点が共同で、「富岳」によってのみ達成可能な超大規模計算、超長時間計算、超大量計算を実現する材料シミュレーション技術の開発をベースに、新たなデータ駆動型研究手法を創出する。
東京大学大学院工学系研究科
マテリアル工学専攻
澁田靖
「データ創出・活用型マテリアル研究開発プロジェクト」電気化学材料研究拠点(DX-GEM)では、カーボンニュートラルの中核をなす再生可能エネルギーの最大導入に向けて社会的要請の強い蓄電池と水電解装置に焦点を当て、その高度化に資する材料研究を課題としている。蓄電池と水電解装置を、ともに「ダイナミックな界面」が機能の本質である電気化学デバイスと捉え、データ活用型の開発手法が適用困難とされてきた複雑系ならではのオリジナルなデータ科学手法開発を推進する。DX-GEMでは、この「ダイナミックな界面」を含めた材料開発に対して、材料合成とデータ科学が密接に連携して最適材料の合成を加速させる「均一的で速い材料探索ループ」と、実験合成・計測結果に対して計算データ等を付加し、かつ説明可能なAI技術等を利用しながら研究者の知恵を介在させた「複合的な材料探索ループ~human in the loop~」の2種類のアプローチの構築を目指している。
本サブ課題C 電気化学材料(東大拠点)ではこの後者の材料探索ループを「ダイナミックな界面」に対して構築していくための、計算科学データ創出のプロトコル(高速化・ハイスループット化、データ形式など)の系統的な確立を行い、実際の大量な計算データ創出に取り組む。これらを実行するために、既存の計算コード(第一原理計算、MD計算、有限要素法など)に我々独自の目的物性に対応可能な機能を付加することで、より適切な情報の抽出を行っていく。
また界面反応機構自体不明な点がまだ数多く残っていることから、「富岳」を用いたミクロスケールの電気化学反応機構解明やメソ・マクロスケールのフェーズフィールド法や流体力学解析などもさらに推進し、「反応+輸送」というマルチスケール性を特徴としてもつ電気化学材料の支配因子・記述子の理解を深める。その過程において、データ同化、機械学習ポテンシャル開発・利用といった、データ科学手法との連成アプローチも進めていく。