マテリアルズ・インフォマティクス班では、データ科学を活用して新規材料探索や機能創出を目指しています。自分たちで手を動かして実験データを得ることができる朝日研究室の強みを活かして、研究室内で取得・蓄積してきたデータを主に解析に用いています。研究室内の他の班や、他大学、NIMSなどの研究所とも連携しながら、材料や機能の探索を行なっています。


(1)統計モデリングによる機能制御


統計モデリング
光化学班で研究されているフォトメカニカル結晶を材料として応用する際には、用途に応じて所望の屈曲性能を出力させることが必要となります。そのためには、フォトメカニカル結晶の屈曲挙動を数式で記述し、どのパラメータによって屈曲がどれくらい変化するかを明らかにする必要があります。統計モデリングとは、実験データに基づいてその出力をモデル化する手法であり、屈曲挙動を表すのに有効です。実際に、アゾベンゼン粉末を混ぜたシリコン材料の光屈曲挙動を観察し、照射強度および粉末量をパラメータとして統計解析を行い、その屈曲挙動をモデル化することができました[1]。


(2)機械学習による新規材料探索

機械学習は、多数の材料のデータで構成されたデータセットから、材料開発のための知見を得るための手段です。Pythonなどのプログラミング言語を使い、これまでに蓄積してきたデータセットから知見をみいだし、新しい材料を開発することを目指しています。