物质の界面の构造を决定するスピードを100倍以上高速化！ ビッグデータの解析手法を用いることにより成功
クリギングの手法を模式的に説明した図
资源探索分野では、より少ない掘削点で効率的に资源埋蔵量の多い地点を推定する必要があります。図中赤点で掘削し、资源埋蔵量を调べ、そこから推定された青点で再び掘削します。さらに、赤点と青点の情报をすべて使って推定することで、最大埋蔵地点（黄点）を见つけられます。このクリギングの要领で、界面构造を100倍以上速いスピードで决定することに成功しました。
© 2016 溝口照康
東京大学生产技术研究所の清原慎大学院生、溝口照康准教授らの研究グループは、物質と物質が接する領域（界面）の構造をこれまでよりも100倍以上高速化することに成功しました。本成果は、資源探索分野のビッグデータを解析するための技術を応用することにより得られた成果です。
ビッグデータは金融や创薬などの幅広い分野で活用されています。ビッグデータを活用した物质研究分野は、「マテリアルズ?インフォマティクス」とよばれ、米国では年间100亿円という巨大プロジェクトが行われるなど、物质研究の大きな流れとなりつつあります。
界面は电池や触媒など、さまざまな机能と密接に関係しています。しかし、界面の构造を决定するには、数千～数万回という膨大な数の构造缓和计算が必要でした。高机能な物质の开発を加速させるためには、界面の构造を高速に决定できる手法の开発が求められていました。
研究グループは、资源探索の分野のビッグデータ活用技术であるクリギング（碍谤颈驳颈苍驳）という空间补间法を活用し、物质の性质に决定的な役割を果たす界面の构造を、非常に高速に决定することに成功しました。同手法により、これまでは、数千～数万回が必要であった计算がわずか100回程度の计算で界面构造を决定することができました。加えて、従来の手法で得られた界面の构造と今回の手法で得られた界面の构造を比较したところ、计算回数が约246分の1にもかかわらず、同じ构造が得られていました。
「クリギング法は优れた汎用性があり、いかなる物质のいかなる界面にも适用できることも分かりました」と沟口准教授は话します。「物质の界面は电池や触媒なの机能と深く関係していますので、今回の成果が高性能な电池や触媒材料の开発に役立てられことが期待されます」と続けます。
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论文情报
, "Acceleration of stable interface structure searching using a kriging approach", Japanese Journal of Applied Physics: 2016/03/06 (Japan time)
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