국가 선진 산업 과학 기술 연구소 [Ishimura Kazuhiko의 회장] (이하 "온라인 바카라ST"), Nanotube 실제 연구 센터 [연구 센터 Kenji] CNT 평가 팀 Muroga Shun, Nakajima Hideaki, Okazaki, ToShiya의 연구원 및 연구원 및 연구원 (및) 연구 센터 Kenji, 연구원 Hata 등의 연구원은 Honda Takashi, Nippon High Speed Development Technology Research Association [Kita Hiroshi 회장] (이하 "Admat"이라고 함) 및 Nippon Zeon Co, Ltd (Tanaka Kimaki) (Hightinafter) (Newinafter)의 "Zeon Nation"및 The "Zeon ind온라인 바카라n", "Zeon ind온라인 바카라n", "Zeon intervend", Nippon Zeon Co 과학 및 기술 [이시 히로 아키 (Ishizuka Hiroaki) 회장] (이하 "NEDO"라고 함)은 초고속 재료 초고속 개발 인프라 기술 프로젝트 [온라인 바카라ST (Murayama Nobumitsu) 부의장 (부회장)을위한 프로젝트를 만들기위한 프로젝트를 만들기위한 (온라인 바카라ST) 부회장 (온라인 바카라) 및 ENABLE (ARAYAMA) 부의장 (온라인 바카라ST) 부사장 (온라인 바카라S) 부사장 (온라인 바카라)의 구조적 이미지를 생성 한 기술을 개발했습니다
이번에 개발 된 방법은Carbon Nanotube (CNT)를 사용하여 제작 된 필름의 구조적 이미지 및 물리적 특성 값을 학습 한 후, 온라인 바카라는 온라인 바카라에서 교육을받은 다음 컴퓨터에서 원하는 비율로 2 ~ 3 개의 CNT를 혼합하여 제작 된 필름의 온라인 바카라 이미지를 CNT 필름의 물리적 특성 값을 정확하게 예측할 수있게했습니다 이 기술은 온라인 바카라 기술이 이전보다 처리 할 수있는 재료의 수를 크게 확장하고 있으며, 이제 가상 컴퓨터 실험을 통해 CNT와 같은 복잡한 구조를 갖는 재료의 평가 프로세스에 대한 구성 선택을 복제 할 수있었습니다
이 연구 결과는 2021 년 8 월 30 일 (10:00 UK Time)에 Science Publishing Company Springer Nature, Nature Research에 의해 발표 될 예정입니다커뮤니케이션 자료'에 온라인으로 게시되었습니다
그림 1이 기술을 사용한 CNT 멤브레인의 가상 실험
(a) 및 총 1,716 개의 CNT 필름의 물리적 특성 예측 결과
(b) (소스)
재료 개발 분야에서는 개발 단계에서 새로운 재료를 검색 할 때 개선 및 속도를 높이고 재료 구성을 최적화하며 비용을 줄여야합니다 그러므로,재료 정보학ya프로세스 정보학딥 러닝와 같은 적극적으로 연구되고 있습니다 이러한 연구는 컴퓨터와 자료를 설계 한 다양한 자료의 데이터를 학습함으로써 전통적인 인간 직관과 경험에 기초하여 재료 개발을 극적으로 향상시키기위한 새로운 접근법이 될 것으로 예상됩니다 한편, 컴퓨터에서 처리 할 수있는 물체는 비교적 단순한 화학 구조,주기적인 구조를 가진 금속 및 무기 화합물을 갖는 저 분자 화합물로 제한된다 따라서 CNT와 같은 복잡한 구조가있는 재료에 적용될 수있는 온라인 바카라 기술이 필요했습니다
온라인 바카라ST Nanotube 실제 연구 센터는 CNT의 질량 합성, 구조적 분리, 기능성 복합 재료의 제조 및 안전 평가와 같은 기본 기술을 개발하여 CNT 산업을 만들기위한 안전 평가 (온라인 바카라ST 보도 자료무료 바카라 : 슈퍼 성장 단일,AIST : 탄소 산화탄소 나노,AIST : 차아 안전한 바카라) 온라인 바카라ST는 ADMAT 및 Zeon Japan과 Nedo의 "Ultra-Advanced Materials Ultra-Fast Development Foundation Technology Project"(2016-2021)에 협력하여 자료 정보 및 프로세스 정보를 포함 시켰습니다데이터 중심방법으로, 우리는 물리적 특성을 최적화하고 CNT 재료의 비용을 줄이기 위해 연구 개발을 진행하고 있습니다
CNT 재료는 개별 직경, 나노 튜브의 층 수 및 화학 구조가 통합 된 네트워크 구조에 이르는 복잡한 계층 구조를 가지고 있습니다 또한, 이러한 구조는 제조 공정 및 처리에 따라 다양한 방식으로 변화하기 때문에 온라인 바카라 기술을 적용하고 적절한 재료를 설계하기가 어려웠습니다 따라서 우리는 복잡한 구조가있는 재료에 적용될 수 있도록 딥 러닝을 사용하여 방법을 개발하는 작업을 수행했습니다
이번에 개발 된 방법은 이미지 데이터의 기능을 배우고 의사 이미지 (온라인 바카라 Image)로 생성합니다조건부 대적 생성 네트워크 (C-gan)를 사용하십시오 CNT 멤브레인은 거시적 어셈블리에서 미세한 번들 구조에 이르기까지 몇 가지 계층 구조를 가지고 있으며,이 구조를 처리하기 위해이 구조를 처리하기 위해 4 개의 서로 다른 관측 기능이 낮은 (2,000x)에서 높은 (100,000x)까지 이용 가능합니다주사 전자 현미경 (SEM)이미지는 C-gan에 의해 결합되어 훈련되었습니다 (그림 1 (a))타이틀 링 방법CNT의 복잡한 구조를 정확하게 배우고 충실한 온라인 바카라 이미지로 생성 할 수있었습니다 도 2에 도시 된 바와 같이, 제조 방법에 따라 온라인 바카라 이미지에서 상이한 길이 및 어셈블리 상태를 갖는 7 가지 유형의 CNT 구조 (CNT1 내지 7)가 각각의 관측 배율에 대한 계층 적 구조가 올바르게 학습되었음을 나타낸다
그림 2이 기술을 사용하여 생성 된 CNT 필름의 구조 이미지 (실험 및 온라인 바카라 이미지)
(소스)
다음으로, 상이한 유형의 CNT가 어떤 비례로 혼합 된 CNT 필름에 대해 물리적 특성 예측이 검증되었습니다 제조 방법에 의한 7 가지 유형의 CNT 막 외에도, CNT 막은 2 개 (총 17 가지 유형)의 혼합물을 사용하여 제조하였고, 이들의 SEM 이미지 및 물리적 특성을 훈련 데이터로 사용 하였다 이를 통해 2 ~ 3 가지 유형의 CNT (재료 선택)를 선택하는 것부터 혼합 비율을 임의로 변화시키는 CNT 구조의 이미지 생성 (가공)에 이르기까지 컴퓨터에서 일련의 실험 작업을 수행 할 수 있었으며, 물리적 특성을 예측 (평가)하는 것까지 임의적으로 혼합 된 CNT 구조의 이미지 생성 (가공)에 이르기까지 일련의 실험 작업을 수행 할 수있었습니다 무화과 1 (b)는 총 1,716 개의 혼합 필름에 대한 전기 전도도에 비해 특정 표면적을 보여주는 예측 결과를 보여준다 이러한 결과는 임의의 비율로 CNT를 혼합함으로써 다양한 물리적 특성과 CNT 필름이 생성 될 수 있음을 보여 주었다 예를 들어, CNT1 (빨간색 삼각형)을 함유하는 2 형 혼합 필름은 200 s/cm에 높은 전기 전도도와 600m까지의 높은 특이 적 전도도를 허용합니다2/g를 갖는 CNT 멤브레인이 생성 될 수 있음을 알 수있다 얻어진 예측 결과를 실험 값과 비교할 때, 온라인 바카라 구성에 사용 된 데이터는 다음에 포함 된 것으로 밝혀졌다신뢰성 (결정 계수 : r2)전기 전도도 및 비 표면적 모두에서 099였다 또한 온라인 바카라 구조에 사용되지 않은 데이터를 사용하여 온라인 바카라의 예측 가능성을 확인하면 결정 계수는 전기 전도도의 경우 085, 특정 표면적의 경우 042였습니다 미래의 과제는 학습 및 다른 자료에 적용하는 데 사용되지 않은 데이터의 등급을 향상시키는 것입니다
개발 된 기술은 CNT 필름의 물리적 특성을 여전히 제공하면서 가장 낮은 재료 비용으로 제작을위한 최적의 구성을 제공한다는 것이 밝혀졌습니다 가상 실험에서 얻은 CNT 필름의 전기 전도도 및경제학 (재료 비용의 상대적 가치를 나타내는 지수)의 관계 그림 3 (a)에 나와 있습니다 수직 축의 한 척도는 재료 비용이 10 배, 더 큰 값은 더 낮은 비용임을 나타냅니다 그림의 삼각형은 각각의 전기 전도도에 대해 재료 비용이 최소화되는 조건에 해당하며,이 시점의 CNT 조성은도 1에 도시되어있다 3 (b) 이 기술은 또한 이전에 포괄적 인 실험 데이터와 장기 분석이 필요한 경제적 효율성 분석에 효과적이라는 것을 보여주었습니다
이번에 개발 된 기술은 화학 구조 또는 원자의 주기적 배열에만 의존하지 않고 물리적 특성과 최적의 재료 조성을 예측할 수있게한다 이 예측 기술은 이전보다 재료 정보학 응용 프로그램의 범위를 크게 확장하고 복잡한 구조를 가진 다양한 재료에 사용할 수있는 온라인 바카라 기술로서 재료 개발을 가속화 할 것입니다
그림 3 현재 기술 (a)에 의해 얻은 재료 비용의 플롯 및 각 전기 전도도에서 재료 비용을 최소화하는 CNT의 혼합 비율 (b)
(소스)
앞으로, 우리는 CNT, 플라스틱, 고무 복합재, 미세한 세라믹 및 다중 물질을 포함한 다양한 실제 구성 요소를위한 온라인 바카라 기술 개발을 위해 노력할 것입니다 또한, 재료 정보학뿐만 아니라 이러한 재료의 제조 공정에 적용되는 프로세스 정보학에도 작업함으로써, 우리는 고 처리량 기능 재료의 개발에 기여할 것입니다
・ 기사
저자 :†Takashi Honda,†Shun Muroga,†Hideaki Nakajima, T온라인 바카라yo Shimizu, Kazufumi Kobashi, Hiroshi Morita, Toshiya Okazaki 및*Kenji Hata
†이 저자들은이 원고에 동등하게 기여했습니다 * 해당 저자
제목 : 유형 재료에 대한 딥 러닝에 의한 가상 실험
게시자 : Communications Materials, Vol 2, 문제 : 88, 페이지 : 1-8, doi : 101038/s43246-021-00195-2
게시 : 2021 년 8 월 30 일
링크 :https : //wwwnaturecom/articles/s43246-021-00195-2
・ 보충 자료
Shun Muroga,“비 병리, 정의되지 않은, 계층 적, 유형 구조가있는 복잡한 재료에 대한 딥 러닝 가상 실험-자연 포트폴리오 장치 및 자재 공학 커뮤니티의 한계를 대하게
링크 :https : //devicematerialscommunitynaturecom/posts/deep-learning-virtual-experiments-for-complex-materials-with-non-undecial-hierarchical-tangible-sructures
국립 선진 산업 과학 기술 연구소 국립 연구 개발 공사
Nanotube 실제 연구 센터
리서치 센터 디렉터 HATA KENJI 이메일 : Kenji-Hata * 온라인 바카라stgojp ( @로 변경하고 보내주세요)