マテリアルインフォマティクス

マテリアルズインフォマティクスは、情報科学とデータサイエンスの原理を材料科学と工学に適用して、材料の理解、使用、選択、開発、発見を改善する研究分野です。「マテリアルズインフォマティクス」という用語は、コミュニティでは「データサイエンス」、「機械学習」、「人工知能」と頻繁に同じ意味で使用されます。これは新興分野であり、さまざまな材料データの高速で堅牢な取得、管理、分析、配信を実現し、通常20年以上かかる新しい材料の開発、製造、展開に必要な時間とリスクを大幅に削減することを目標としています。 ^{[1] [2] [3]} この取り組み分野は、材料と情報の関係に関する従来の理解に限定されません。より狭い解釈には、コンビナトリアルケミストリー、プロセスモデリング、材料データベース、材料データ管理、製品ライフサイクル管理などがあります。マテリアル インフォマティクスは、これらの概念の収束点にありながら、それらを超越し、ある種類の材料について収集されたデータから学んだ教訓を他の種類の材料に適用することで、より優れた洞察とより深い理解を達成する可能性を秘めています。適切なメタデータを集めることで、個々のデータ ポイントの価値を大幅に拡大することができます。

データベースは、あらゆる情報科学の研究と応用に不可欠です。材料情報科学には、実験的に得られた経験的データと計算によって得られた理論データの両方を含む多くのデータベースが存在します。機械学習に使用できるビッグデータは、実験データの場合、データ報告の標準が欠如していることと実験環境の変動性のため、特に入手が困難です。このビッグデータの欠如により、非常に多くのデータセットを活用する機械学習技術の開発への取り組みが拡大しています。一方、理論的な密度汎関数理論 (DFT) 計算の大規模で統一されたデータベースが存在します。これらのデータベースは、高スループットの材料スクリーニングと発見における有用性が実証されています。一般的な DFT データベースと高スループット ツールを以下に示します。

• データベース: MaterialsProject.org、MaterialsWeb.org
• HT ソフトウェア: Pymatgen、MPInterfaces

マテリアル インフォマティクスの概念は、Materials Research Societyによって取り上げられています。たとえば、マテリアル インフォマティクスは、2006 年 12 月のMRS Bulletinのテーマでした。この号は、Innovative Materials, Inc. の John Rodgers 氏とCambridge Universityの David Cebon 氏がゲスト編集者を務め、両氏は「材料の挿入を加速し、それによって数百万ドルの投資を節約する方法論を開発することで得られる大きな利益」について説明しました。

編集者は、マテリアル インフォマティクスの定義が、主にデータの処理と解釈のための計算方法に重点が置かれていることに注目しました。編集者は、「データのキャプチャ、管理、分析、配布のための専門的なインフォマティクス ツール」と「計算モデルとシミュレーション、および材料特性データベースと組み合わせた計算能力の向上」によって、このような材料の挿入が加速されると述べました。

マテリアルズインフォマティクスのより広い定義は、計算手法を使用して同じ実験を実行することを超えており、^[4]マテリアルズインフォマティクスを、測定や計算が情報ベースの学習プロセスの1つのステップであり、集団の力を利用して探索の効率を高めるフレームワークと見なしています。適切に組織化されると、このフレームワークは材料の境界を越えて、物理的、機械的、および工学的^[5]特性の基礎に関する基本的な知識を明らかにします。

材料開発とスケーリングプロセスにおけるインフォマティクスの将来を信じる人は多いが、多くの課題が残っている。ヒルらは、「今日、材料コミュニティは、材料内の研究領域の多様性、データ標準の欠如、共有のインセンティブの欠如など、データ加速型研究パラダイムの実現に深刻な課題に直面している。しかし、状況は急速に変化しており、材料研究事業全体に利益をもたらすはずだ」と書いている。^[6] 従来の材料開発方法論と、より計算的、機械学習、分析的アプローチの使用との間のこの残っている緊張は、材料業界がそのような新しい考え方を完全に受け入れるために必要な文化的障壁のいくつかを克服するまで、しばらく続く可能性が高い。

バイオインフォマティクスとシステム生物学の包括的な目標は、役に立つ類推を提供するかもしれません。ハーバード大学のアンドリュー・マレーは、このようなアプローチが「1人の大学院生、1つの遺伝子、1つの博士号という時代から私たちを救うだろう」という希望を表明しています。^[7]同様に、材料情報学の目標は、1人の大学院生、1つの合金、1つの博士号という時代から私たちを救うことです。このような目標を達成するには、現在学生が取り組んでいる同じタスクセットにデータサイエンスの手法を適用するよりも、より洗練された戦略と研究パラダイムが必要になります。

• 材料の選択
• 構造バイオインフォマティクス
• データマイニング
• ケミインフォマティクス

• 主なジャーナル: Journal of Materials Informatics (編集長: Tong-Yi Zhang)、Materials Informatics and Data Science (編集長: Yaroslava G. Yingling)
• MaterialsTechnology@TMS の ICME コミュニティ
• マテリアル インフォマティクス ワークショップ: 理論と応用 (2007 年 3 月 JOM-e MI 号)
• K. Rajan、「Materials informationmatics」、Materials Today、第8巻、第10号、2005年10月、38-45ページ、ISSN  1369-7021、doi :10.1016/S1369-7021(05)71123-8。
• 2016 年 5 月 APL Materials の Materials Genome/Materials Informatics に関する号 — P. Littlewood および CL Phillips、APL Materials、第 4 巻、第 5 号、2016 年 5 月
• 2030 年までのマテリアル インフォマティクス産業の展望

• 第5章：極限に向かうデータの重要性[1] ：耐久性のあるポリマーマトリックス複合材料の新たな需要を満たす[2]
• MRS速報：マテリアルインフォマティクス、第31巻、第12号[3]