マテリアルズインフォマティクス

本記事の概要 この記事では、Pymatgenによるバンド情報取得方法を紹介していく。 今回は、バンド図（パスタみたいなグラフ）とDOS(Density od State)を描くところまで行う。 Pythonの基礎を習得していることを前提として解説を進めていく。 目次： 本記事の概要 バンド図の表示¶ DOSの表示 まとめ バンド図の表示¶ バンド情報を取得するためには、Material IDが必要になる。事前に対象材料のMatarial IDを取得しておく必要がある。 import matplotlib from pymatgen import MPRester from pymatgen.e…

本記事の概要 本記事では、Xenonpyを用いた記述子の作成方法を紹介する。 Pythonの基礎は習得していることを前提に話を進めていく。 目次： 本記事の概要 Xenonpyとは 早速、実装 ライブラリのインポート 組成記述子の作成 構造記述子の作成 おまけ 組成記述子と構造記述子を同時に作成 まとめ Xenonpyとは XenonPyは、統計数理研究所ものづくりデータ科学研究センターのチーム (Chang Liu 特任助教、野口瑶 特任研究員、Stephen Wu 助教、山田寛尚 特任研究員、吉田亮 同センター長) が物質・材料研究機構と共同開発しているマテリアルズインフォマティクス (M…

本記事では、Pymatgenによる化合物データ取得方法を紹介していく。 Pythonの基礎を習得していることを前提として話を進めていく。 目次： 本記事では、Pymatgenによる化合物データ取得方法を紹介していく。 Pymatgenとは 元素情報の取得 化合物情報の取得 組成情報を入力して取得する 条件を指定して、取得する方法 含む元素を指定して化合物データを抽出する 例：Li-O系化合物の取得 物性値で条件指定 まとめ Pymatgenとは pymatgenとは、材料解析のためのオープンソースのpythonライブラリであり、以下の特徴があげられる。原子や分子の構造をPythonのクラスで柔…

本記事の概要 この記事では、マテリアルズ・インフォマティクスに限った話ではないが、機械学習を行う前のデータ分析について紹介していく。 グラフは発表などでも使えるように綺麗に作成している（論文でも使える？）ので、参考までにどうぞ。 目次： 本記事の概要 データ分析の重要性 データの準備 目的変数に対する分析 ヒストグラムの作成 箱ひげ図を描く 目的変数と記述子の相関関係 効きそうな記述子と目的変数の関係をさらに具体的に表示する 記述子間の相関分析 まとめ データ分析の重要性 最近は機械学習のライブラリが発展しているため、すぐに機械学習にデータをかけて予測することができる。しかし、機械学習にかける…

本記事の概要 この記事では、以下について解説していく。 機械学習手法（教師あり学習、かつ回帰予測モデル）の簡単な解説 Scikit-learnを用いた簡単な実装例 本記事ではマテリアルズインフォマティクスで最もよく使用される教師あり学習の具体的手法について紹介する。 この記事を読むことで、機械学習モデル構築の基本を理解し、正しく実行できることを目指す。PythonやPandas、Numpyの使い方については、今回の記事では解説しない。 また、この記事のコードをテンプレートのように使い回すことも可能である。本記事では、Materials ProjectからLi-O系化合物の生成エネルギーを取得し…

本記事の概要 本記事では、マテリアルズ・インフォマティクスによる材料開発の大まかな流れを文章と図を使用して説明する。この記事を読むことで、なんとなくマテインフォの研究の全体像を把握できるようになっている。Pythonなどを用いたコードの紹介はないのでご注意いただきたい。コードの具体的例は、後日に記事にする予定である。 マテリアルズ・インフォマティクス とは おそらくこの記事を読んでいる人は、マテリアルズ・インフォマティクス とは何なのか理解している人が多いだろう。でも、一応紹介しておく。 マテリアルズ・インフォマティクス とは、インフォマティクス （情報学）を用いて、大量のデータから新材料を探…