計算科学による⾼分⼦材料設計の展望 - high...
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計算科学による⾼分⼦材料設計の展望
2016-10-4 RIST第2回材料系WS @秋葉原UDX NEXT-1東レ株式会社 先端材料研究所茂本 勇
1Copyright © 2016 Toray Industries, Inc.
ご紹介内容
1.⾼分⼦材料の分⼦シミュレーションを振り返る2.代理指標を活⽤した材料設計3.Materials informaticsをどう考えるか4.まとめ
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企業における⾼分⼦シミュレーションの歴史1.⾼分⼦材料の分⼦シミュレーションを振り返る
⼭本,分⼦シミュレーションで⾒る⾼分⼦鎖の熱運動,⾼分⼦1本鎖のサイエンス〔みる・はかる〕(2004)
均⼀系触媒設計(オレフィン重合)ポリマー解析
⾮均⼀系触媒設計共重合ポリマー
タンパク質ナノテクポリマーアロイ
NAREGI・ナノ統合
勃興期 縮⼩期 普及期
企業の計算化学開始
⼟井プロジェクト
1970 1980 1990 2000 20051995
企業計算化学の歴史
グループ縮⼩傾向
参考:WTEC Panel Report on Applications of Molecular and Materials ModelingInternational Technology Research Institute (2002).
2010 2015
HPCI戦略PG
新エネルギー(FC, OPV)
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材料ユーザによる材料シミュレーションの拡がり1.⾼分⼦材料の分⼦シミュレーションを振り返る
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⾼分⼦材料の特性(1)構造のマルチスケール性1.⾼分⼦材料の分⼦シミュレーションを振り返る
1次構造(構造式)
CF2CF2FC
F2C
OCF2CF OCF2CF2SO3H
CF3
n x
m
Poly(ethyleneoxide)
Nafion®
2次構造(局所構造)
3次構造(⽴体構造)
ナイロンの分⼦間⽔素結合 Poly(ethyleneoxide)の螺旋構造
H2C
CH2
OPoly(ethylene-oxide)結晶構造
Nafion®
相分離構造
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⾼分⼦材料の特性(1)構造のマルチスケール性1.⾼分⼦材料の分⼦シミュレーションを振り返る
3次構造(多結晶)
⾼分⼦材料の物性は⾼次構造に⼤きく依存
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化学構造/プロセス/⾼次構造/材料物性1.⾼分⼦材料の分⼦シミュレーションを振り返る
化学構造
プロセス
⾼次構造 材料物性
)(xgy 説明変数(記述⼦)特性値 応答関数
基本原理から構成→シミュレーション(deductive)応答関係のみ考慮→インフォマティクス(inductive)
特性予測技術の基本的枠組み
応答関数 g
応答モデルの原理的な正しさは問わない
⾼分⼦の物性予測
何が x で何が y なのか?
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⾼分⼦材料の特性(2)時間のマルチスケール性1.⾼分⼦材料の分⼦シミュレーションを振り返る
応⼒緩和 多様な運動モードの存在を想定
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⾼分⼦材料の特性(2)時間のマルチスケール性1.⾼分⼦材料の分⼦シミュレーションを振り返る
動的粘弾性Inoue et al., Macromolecules, 24 (1991) 5670.
⾼分⼦の難しさ:•極短時間から⻑時間まで幅広い時間スケールの多様な運動モード•同じ構造式でも,プロセス履歴が異なると物性が異なる
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⾼分⼦材料の特性(2)時間のマルチスケール性1.⾼分⼦材料の分⼦シミュレーションを振り返る
理論的に妥当な推論だが・・・分⼦の構造や動きを⽬で⾒たい→ 分⼦シミュレーション!
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分⼦シミュレーションで何ができるか1.⾼分⼦材料の分⼦シミュレーションを振り返る
局所的な短時間の挙動• ⾼分⼦溶融体(メルト)の構造,ガラス転移• ⾼分⼦中の低分⼦挙動(拡散・透過,吸着)• ⾼分⼦結晶の構造,物性(弾性率,融解熱),
核⽣成→ atomistic (or united atom) MDで対応できる(場合が多い)
⼤域的な⻑時間の挙動• からみあい• 粘度,応⼒緩和• 結晶化
→ MDでは厳しい(場合が多い)
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⾼分⼦材料の計算⼿法の位置づけ1.⾼分⼦材料の分⼦シミュレーションを振り返る
量子化学
空間スケール
時間スケール
ns μs ms
CAE(Computer Aided Engineering)
製品・プラント設計
分子動力学
s h
nm
μm
mm
m
粗視化分子動力学
絡み合い動力学
平均場理論
粗視化シミュレーション高次構造
高次構造に依存した物性
有限要素法
量子化学・分子シミュレーション材料設計,医薬設計
﹁京﹂が得意
やりたい計算の⽅向性→ 超並列スパコンには不向き
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衝撃破壊のMDシミュレーション1.⾼分⼦材料の分⼦シミュレーションを振り返る
第19回理論化学討論会(2016/5, 東京)
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住友ゴム⼯業様 “ADVANCED 4D NANO DESIGN”1.⾼分⼦材料の分⼦シミュレーションを振り返る
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代理指標2.代理指標を活⽤した材料設計
材料構成
プロセス物性
材料設計(逆解析)
遠い
代理指標(中間物性)
計算負荷の軽いシミュレーション
物理モデル or予測モデル
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代理指標を活⽤した材料設計の例2.代理指標を活⽤した材料設計
共重合ポリマー(19万)
屈折率分極率密度
DFT計算, vdW体積 Lorenz-Lorentz式
Computational and data-driven discovery of novel, high-refractive index polymers, J. Hachmann et al. (SUNY), 251st ACS
化合物(230万) 変換効率HOMO
LUMO
DFT計算(補正有) Scharberモデル
Lead candidates for high-performance organic photovoltaics from high-throughput quantum chemistry – the Harvard Clean Energy Project,J. Hachmann et al. (SUNY), Energy Environ. Sci., 7 (2013) 698.
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⾮平衡MDの例
吉岡朋久「多孔性無機膜の分⼦シミュレーションと気体透過性予測」,膜(MEMBRANE), 39 (6) , 357-365 (2014)
2.代理指標を活⽤した材料設計
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分⼦シミュレーションによる機能膜設計
選択的透過膜供給側 透過側
膜分離系の模式図
化学ポテンシャル勾配
膜分離シミュレーション
1.分離系全体を⾮平衡MD
2.膜単独について平衡MD
圧⼒濃度電位
…
○直観的 ×計算負荷⼤
○計算負荷⼩ ×現象モデル必要
供給側/膜界⾯における透過物質の浸⼊をどのようにモデル化するか?
×現象モデル必要
2.代理指標を活⽤した材料設計
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溶解・拡散理論に基づく物質透過性解析
⾼分⼦膜
分配係数材料への親和性
拡散係数材料中の拡散性
透過係数材料の透過性
K � D P
拡散係数=分⼦運動性
分配係数=⾼分⼦と低分⼦との親和性
(⾃由エネルギーΔG)
Solubility Diffusion Model(溶解・拡散理論)
分極の⼤きさ、⽔素結合の有無、密度
低分⼦運動性、⾼分⼦の分⼦鎖の運動性、Tg
低分⼦
⾼分⼦に対する透過分⼦の溶解⾃由エネルギーが計算できれば分⼦シミュレーションによる分離膜設計が可能に
2.代理指標を活⽤した材料設計
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⾃由エネルギーの計算精度
-5 -4 -3 -2 -1 0
-5
-4
-3
-2
-1
0
'Gexp : ⾼分⼦に対する⽔の溶解⾃由エネルギー'Gwater : ⽔に対する⽔の溶解⾃由エネルギー*3
Uwater : ⽔の密度Upolymer : ⾼分⼦の密度*4
W : 吸⽔率*4
100water
polymer
water
polymer WC
CK
UU
|
100dry
drywet u�
M
MMW
PE
PP
PPS
PC
PMMA
PVAC
PET
PES
Nylon6
*3 JSME STEAM TABLES, The Japan Society of Mechanical Engineers (1999).*4 https://polymer.nims.go.jp/
⾃由エネルギーの実験値
waterexp ln1 GKG '�� 'E
'Gcal = 1.0'Gexp + 0.5correlation coefficient: 0.96
'Gexp / kcal mol-1
'Gca
l/ k
cal m
ol-1
† T. Kawakami, IS, N. Matubayasi, JCP, 137, 234903 (2012).
計算値は実験値を良好に再現 (誤差の平均 = 0.5 kcal/mol)
2.代理指標を活⽤した材料設計
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Materials Genome Initiative3.Materials informaticsをどう考えるか
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Materials Genomeの衝撃3.Materials informaticsをどう考えるか
2015/6/22 日経科学面
22Copyright © 2016 Toray Industries, Inc.
⽇本の対応3.Materials informaticsをどう考えるか
• 2012年ごろから,⽶MGIの動きに危機感を抱き,物性物理・材料科学を中⼼に国家PJ⽴案の動きが活発化(JST-CRDS戦略プロポーザル等)
• 産業界でも,2013年度COCN研究会で材料インフォマティクスの重要性をアピールする報告書を公表
リーダー: 佐々⽊直哉(⽇⽴)メンバー: 産総研,京⼤,東レ,東芝,三菱電機,新⽇鐵住⾦,JSR
MI2I,超超PJの⽴ち上げとして結実
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超先端材料超⾼速開発基盤技術PJ3.Materials informaticsをどう考えるか
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Materials Informatics3.Materials informaticsをどう考えるか
)(xgy 説明変数(記述⼦)特性値 応答関数
基本原理から構成→シミュレーション(deductive)応答関係のみ考慮→インフォマティクス(inductive)
特性予測技術の基本的枠組み
応答関数 g
応答モデルの原理的な正しさは問わない
材料構成
プロセス物性
物性予測(スクリーニング)
材料設計(逆解析)
)(xgy 予測モデル
やりたいこと
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Materials Informaticsの構成要素3.Materials informaticsをどう考えるか
① データベース• 特性値DB:特性値と記述⼦とのセット• 実データの取得,蓄積• 共通データ形式(汎⽤性,拡張性)• 物性予測候補DB
② 応答関数• 応答モデル(統計モデル,⼈⼯知能)• 学習⽅法
③ 統合プラットフォーム
材料のデータはあるのか?
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材料データの現状3.Materials informaticsをどう考えるか
低分⼦化合物の⽣理活性:公的DBが充実しているPubMed (US),ChEMBL (EU)
⾼分⼦化合物の物性:データ数,APIとも未整備PoLyInfo (JP;NIMS)企業内データ 体系的な形では蓄積されていない・⽤途/材料の組み合わせは,ほぼ決まっている・材料や⽤途があまりに多様・サンプル作成/物性評価に時間と⼿間を要する
・物性のプロセス(⾼次構造)依存性が⼤きい
物性A 物性B 物性C .....ポリマーA ⽤途A ? ?
ポリマーB ? ⽤途B ?
ポリマーC ? ? ⽤途C.....
網羅的なDBは存在しない
(・シミュレーションは当てにならない)
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Materials Informatics の「成功例」3.Materials informaticsをどう考えるか
化学構造(部分構造,構成要素)
プロセス ⾼次構造実験(分析)結果
シミュレーション結果材料物性
順問題 機能設計
構造形成
データ科学⼤規模計算マルチスケール
逆問題
東⼤・岡⽥教授による MI の定義
ベイズ推論有効モデル抽出
スパースモデリング応⽤幾何学
○無機結晶,低分⼦化合物・広範な DB が存在
スクリーニングの⺟集団・分⼦構造 or 部分構造 = ⾼次構造
プロセスを気にする必要がない原⼦座標=記述⼦
・「機能設計」部分に注⼒すればよい
○⾦属材料(鉄鋼,合⾦)・冶⾦学(metallurgy)における蓄積
プロセス←→⾼次構造←→材料物性TEMで詳細解析可能
・TEM画像を記述⼦とするスキームが可能cf. 「鉄鋼ゲノム」PJ@⿅児島⼤
⽶国の先⾏事例は,ほぼ全て無機結晶(結晶構造DBを活⽤できる)
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Materials Informatics の課題3.Materials informaticsをどう考えるか
化学構造(部分構造,構成要素)
プロセス ⾼次構造実験(分析)結果
シミュレーション結果材料物性
順問題 機能設計
構造形成
データ科学⼤規模計算マルチスケール
逆問題ベイズ推論
有効モデル抽出
スパースモデリング応⽤幾何学
要素技術が開発されつつある無機結晶や低分⼦化合物の場合,プロセスを気にする必要がない
(分⼦構造 or 部分構造 = ⾼次構造)
プロセスによる⾼次構造形成:実材料に応⽤する上で最も重要だが,現状は⼿つかず
• ⾼分⼦• 複合材料• 表⾯・界⾯・粒界・⽋陥• 微量不純物
⼤規模計算マルチスケール
正攻法⾼次構造や物性の計算精度?時空間スケールの制限?
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代理指標(再掲)3.Materials informaticsをどう考えるか
材料構成
プロセス物性
材料設計(逆解析)
遠い
代理指標(中間物性)
計算負荷の軽いシミュレーション
物理モデル or予測モデル
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