Ein Forschungsteam hat seine Methode zur Erstellung einer umfassenden Datenbank mit Polymereigenschaften sowie zur experimentellen Validierung in veröffentlicht npj Computermaterialien.
„Materialinformatik (MI), ein neuer Zweig der Materialforschung, der Materialdaten mit Datenwissenschaft kombiniert, gewinnt an Zugkraft“, sagte Co-Korrespondenzautor Yoshihiro Hayashi, Assistenzprofessor am Institute of Statistical Mathematics in der Research Organization of Information and Science ( ROIS). Hayashi ist auch mit der Fakultät für Maschinenbau der Universität Tokio verbunden. „MI wendet maschinelles Lernen an, um neue Materialien mit innovativen Eigenschaften und ihre Herstellungsmethoden aus einem riesigen Designraum vorherzusagen. Daher sind Daten die wichtigste Ressource in MI.“
Trotz der Notwendigkeit, sagte Hayashi, seien die Bemühungen, eine umfassende Datenbank mit Polymereigenschaften zu erstellen, um eine datengesteuerte Forschung zu ermöglichen, zu kurz gekommen.
„Um eine Datenbank mit Polymereigenschaften durch molekulare Simulationen aufzubauen, haben wir RadonPy entwickelt“, sagte Hayashi. „Es ist die erste Open-Source-Software, die die Berechnung physikalischer Eigenschaften von Polymeren erfolgreich automatisiert, indem sie Simulationen der klassischen Molekulardynamik auf der Grundlage atomistischer Modelle verwendet, die das Verhalten und die Eigenschaften einzelner Bestandteile berücksichtigen.“
Das Programm nimmt ein zugewiesenes Polymer und führt Berechnungen durch, um es mit vorgeschriebenen Systemparametern ins Gleichgewicht zu bringen. Sobald dies der Fall ist, kann es unter anderem die Dichte des Polymers, den Trägheitsradius, den Brechungsindex, die Wärmeleitfähigkeit, die spezifischen Wärmekapazitäten bei konstantem Druck und bei konstantem Volumen berechnen. RadonPy produziert und speichert die Daten, auf die dann später zugegriffen werden kann. Die Forscher implementierten auch eine maschinelle Lerntechnik namens Transfer Learning, um Verzerrungen und Abweichungen zwischen den simulierten Eigenschaftswerten und experimentellen Daten zu korrigieren.
„In dieser Studie wurden mehr als 1.000 einzigartige amorphe Polymere in etwa zwei Monaten berechnet, hauptsächlich mit dem Supercomputer Fugaku“, sagte der Mitautor Ryo Yoshida, Professor am Institute of Statistical Mathematics in ROIS, dem National Institute for Materials Science’s Research and Services Abteilung für Materialdaten und integrierte Systeme und die Abteilung für statistische Wissenschaften der Graduate University of Advance Studies.
„Das Programm implementiert eine Reihe automatischer Berechnungsfunktionen für 15 verschiedene Eigenschaften, die systematisch mit experimentellen Daten verglichen wurden, um die Berechnungsbedingungen zu validieren. Wir haben auch die Übereinstimmung zwischen sechs Eigenschaften, die aus Hochdurchsatz-Molekulardynamikrechnungen und experimentellen Werten erhalten wurden, umfassend verifiziert.“
Laut Yoshida identifizierte das Forschungsteam auch acht amorphe Polymere mit hoher Leitfähigkeit. Jetzt verwendet die Gruppe RadonPy, um die weltweit größte offene Datenbank der Polymerphysik mit mehr als 100.000 verschiedenen Polymerarten zu erstellen. Neben ROIS arbeiten drei Universitäten und 19 Unternehmen zusammen, um gemeinsam mit RadonPy weitere Datenbanken für eine Vielzahl von Anwendungen in Wissenschaft und Industrie zu entwickeln.
„Dieses Projekt wird eine Weltkarte der Polymermaterialeigenschaften erstellen“, sagte Hayashi. „Solche erschöpfenden Beobachtungen lassen sich nicht allein durch kostenaufwändige experimentelle Ansätze wie etwa in der Materialsynthese erreichen. Diese Forschung ist der erste Schritt zu einem neuen Horizont der Polymerwissenschaften.“
Mehr Informationen:
Yoshihiro Hayashi et al, RadonPy: automatisierte Berechnung physikalischer Eigenschaften unter Verwendung klassischer Molekulardynamiksimulationen für alle Atome für die Polymerinformatik, npj Computermaterialien (2022). DOI: 10.1038/s41524-022-00906-4
Bereitgestellt von der Forschungsorganisation für Information und Systeme