全原子古典分子動力学法による高分子物性計算を全自動化する
ソフトウェアＲａｄｏｎＰｙをリリース

材料データとデータ科学・計算科学を融合した材料研究の新しい形態“マテリアルズインフォマティクス”（Ｍａｔｅｒｉａｌｓ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ：以下、ＭＩという。）が今大きな注目を集めています。ＭＩでは、機械学習を適用して、データのパターンを読み解き、広大なデザインスペースから革新的な特性を持つ新材料とその作製方法を予測します。ここ数年間でＭＩの技術は材料研究のさまざまな領域に広まり、実際に多くの新材料が発見されてきました。しかし、高分子材料のＭＩの普及は、他の材料系に比べると大幅に遅れています。ＭＩにおける最も重要な学術資源は言うまでもなくデータです。しかし、高分子物性のデータベースに関しては、物質・材料研究機構（以下、ＮＩＭＳという。）が開発しているＰｏＬｙＩｎｆｏ^注２）（論文などの実験値を網羅的に収集したデータベース）を除き、データ駆動型研究に資する体系的なオープンデータを創出しようという動きは極めて低調です。このままでは高分子材料のＭＩに携わる多くの研究者にとって、大学の研究室や一企業で生産可能なデータが標準になってしまう可能性があります。

このような現状を打破するために、統計数理研究所（以下、統数研という。）の林 慶浩 助教と吉田 亮 教授は、東京工業大学の森川 淳子 教授と東京大学の塩見 淳一郎 教授、ＮＩＭＳのＰｏＬｙＩｎｆｏ開発チームの協力を得て、全原子古典分子動力学法（以下、ＭＤ計算あるいはＭＤシミュレーションという。）による高分子物性計算を全自動化するソフトウェアＲａｄｏｎＰｙを開発しました。高分子物性のＭＤ計算は計算条件の設定により大きく揺らぎ、計算量も膨大であるため、自動計算による大規模データベースの構築は技術的に困難であると考えられてきました。ＲａｄｏｎＰｙは、高分子材料の繰り返し単位（モノマー）の化学構造と重合度、温度などの計算条件を入力とし、アモルファスポリマーや高分子溶液などの系に対し、熱物性、機械特性、光学特性を含むさまざまな物性を自動計算します。今回リリースしたバージョンは、１５種類の物性の自動計算機能を実装しています。ＲａｄｏｎＰｙには、多数の煩雑な手続きからなるＭＤ計算の全工程を自動化し、パイプラインを簡便に構築するための諸機能が実装されています。ＲａｄｏｎＰｙの特色の１つは、さまざまな骨格の高分子材料に適用可能な検証済みパラメーターセットと計算条件（プリセット）を標準搭載していることです。プリセットの設定では、ＮＩＭＳの協力を得てＰｏＬｙＩｎｆｏの実験データをベンチマークとして使用しました。また、ＭＤ計算の物性値と複雑な現実系（実験値）の間のバイアスやばらつきを補正するために、転移学習という機械学習の解析技術を用いました。

同グループは、ＲａｄｏｎＰｙを用いて１０万種類以上の分子骨格を包含する高分子物性オープンデータベースを創出するプロジェクトを推進しています。現在、統数研に加えて３大学と１９企業がプロジェクトに参画し、多くの研究者が産学の垣根を越えてＲａｄｏｎＰｙとデータベースの共同開発に取り組んでいます。この取り組みは文部科学省 「富岳」成果創出加速プログラムの支援を受け、参画者は、スーパーコンピューター「富岳」の計算資源を最大限に活用して日々膨大なデータを生産・蓄積しています。プロジェクトの目標は、高分子材料物性の大地図を作成することです。データを生産していく過程で、複数物性の同時分布や物性間のトレードオフが生み出すパレートフロンティア、さらにフロンティアを形成する新材料が明らかになっていきます。材料合成などの膨大なコストを伴う実験的アプローチのみでは、このような網羅的な観測は実現不可能です。世界最大級の２つの高分子物性データベース、ＰｏＬｙＩｎｆｏとＲａｄｏｎＰｙデータベースを統合的に活用することで、不確かで複雑な現実系と不完全な計算モデルの壁を乗り越えられるかもしれません。

本研究成果は　２０２２年１１月８日（英国時間）に「ｎｐｊ Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ Ｍａｔｅｒｉａｌｓ誌（Ｎａｔｕｒｅ Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ Ｇｒｏｕｐ）」にて発表されました。

注１）ＲａｄｏｎＰｙ：https://github.com/RadonPy/RadonPy

注２）ＰｏＬｙＩｎｆｏ：https://polymer.nims.go.jp/