先端的な構造材料、機能材料、および量子材料の開発は、エネルギー問題や情報技術の急速な発展といった世界的課題に対処する上で極めて重要である。従来の材料研究は、試行錯誤的な実験や個別分野の専門知識に大きく依存しており、高コスト、長い開発期間、ならびに限定的なスケーラビリティといった課題を抱えてきた。近年、機械学習に基づくデータ駆動型アプローチが、実験、現象論的理論、物理シミュレーションに続く新たなパラダイムとして材料科学に導入されつつある。
材料科学における中心的課題の一つは、材料特性を支配する**組成―プロセス―（微）構造―特性（CPSP）**の関係を理解し、体系的に活用することである。機械学習は、合成経路の特定、微細構造制御、物性予測など、CPSPチェーンの各要素を定量化するために広く用いられてきた。しかし、設計空間の高次元性と複雑性により、CPSP関係を全体として定量的に把握することはいまだ困難である。
その結果、現在の材料設計プロセスの多くは、候補材料を生成・評価・選別するという順方向（many-to-one）の設計戦略に依存している。材料探索をさらに加速するため、目標とする特性を満たす材料組成やプロセス条件を直接同定する**逆設計（inverse design）**の概念が注目を集めている。これまでに、高スループット計算、全局最適化手法、ならびに生成モデルを用いた機械学習が逆設計の有力な手段として提案されてきた。
高スループット計算ワークフローは、主に密度汎関数理論と自動化されたシミュレーション基盤に基づき、結晶構造と内在的物性の体系的探索を可能にする一方で、依然として計算資源を大量に消費する。ベイズ最適化や遺伝的アルゴリズムなどの全局最適化手法は、代理モデルを用いて探索を効率化し、実験と連携したクローズドループ型設計を実現してきた。
近年、生成深層学習は材料の逆設計における有望なアプローチとして注目されている。高次元の材料記述子を低次元の潜在空間に写像することで、生成モデルは設計空間を効率的に探索し、既存データを超える新規材料候補の創出を可能にする。しかし、物理的意味を持つ潜在空間の構築、制約条件の統合、多目的最適化の効率的実行といった課題は依然として残されている。
本総説では、生成深層学習に基づく材料逆設計手法に焦点を当て、結晶構造―内在的特性および微細構造―外在的特性の関係を中心に議論する。材料表現、深層学習アルゴリズム、特性制約の統合といった主要要素を整理し、最近の研究動向を概観する。最後に、今後の課題と将来展望について述べる。
資料種別: 書籍章
著者: Zhang, Yixuan、Long, Teng、Zhang, Hongbin
出版日: 2026年1月14日
ページ: 127–166
ISBN: 978-3-032-04128-9
章タイトル: 材料の逆設計のための生成深層学習
DOI: 10.1007/978-3-032-04129-6_8