NEDO正在致力于“超先进材料的超高速开发基础技术项目”，最近与国立先进工业技术研究所和九州大学合作开发了世界上第一个结合人工智能（AI）和分子模拟的分析技术，并发现了液晶纳米化时出现的新现象。
之前的经典成核理论解释说，各种材料的纳米结构是通过一到两步过程生成的。然而，这一次，我们发现液晶经历了更复杂的三步过程，并且也成功地阐明了其机理。该分析技术不仅可以应用于液晶，还可以应用于聚合物和生物材料等各种物质的分析，从而创造出各种高功能材料。
这项研究成果的详细内容将于2021年9月6日（英国夏令时）发表在英国普通科学杂志《自然通讯
我们广泛使用的日常产品，例如塑料、合金和加工食品，通常以固体材料的形式提供，并且大多数是通过精确控制从液体混合物到固体材料的冷却过程来加工的。其中，液晶、溶液、聚合物和生物材料根据冷却过程形成多种结构模式。这些模式提供了功能多样性，甚至可以决定产品性能。因此，了解冷却过程如何发生以及如何控制它们是物理学、生物学、材料科学和工程学等广泛研究领域的一个重要问题。
冷却过程通常从纳米结构的形成开始。作为一个简单的理论来解释这一点经典成核理论※1存在，但即便如此，它仍无法定量解释对材料发展重要的物理量，例如纳米结构形成的速率，其有效性长期以来一直受到质疑。作为解决这个问题的一种手段，可以从微观角度观察单个分子的运动，并实际计算纳米结构的数量以及它们如何增加。分子模拟※2人们对这项技术寄予厚望。
然而，有许多纳米结构很难单独使用分子模拟来观察，并且正在考虑与各种先进技术的结合。例如，从过去的X射线照射实验中预测液晶在冷却过程中存在特征纳米结构，但细节仍未解决，因为仅靠分子模拟无法揭示细节。因此，需要开发计算技术，利用新的分析技术来创造创新材料，从而以前所未有的精度观察纳米结构。
在此背景下，新能源产业技术综合开发机构（NEDO）超先进材料超高速发展基础技术项目※3''，我们致力于通过计算、加工和测量三位一体，加快有机和聚合物基功能材料的开发。作为这项工作的一部分，米乐m6官方网站（AIST）功能材料计算设计研究中心的高级研究员高桥和义（Kazuyoshi Takahashi）正与九州大学理学院研究生院物理系教授福田纯一（Junichi Fukuda）合作，重点研究作为有机和聚合物基功能材料之一的液晶的冷却过程，并正在开发从纳米结构开始的材料结构控制技术。
NEDO、AIST 和九州大学共同开发了一种新的分析技术，并发现了液晶纳米化时出现的新现象。该分析技术结合了人工智能（AI）和分子模拟，通过观察特征纳米结构的生成过程，发现了经典成核理论无法解释的三步过程，并成功阐明了其机理。
这项研究成果的详细内容将于2021年9月6日（英国夏令时间）发表在英国普通科学杂志《自然通讯※4
（1）人工智能合作开发复杂结构分析技术和分子模拟
该分析技术的理念是应用人工智能技术来区分分子结构和正在冷却的结构。例如，水和冰具有相同的化学式H2由O描述的水分子组成，但它具有液体和固体之间不同的分子结构。有多种方法可以区分这些事物，但在这个项目中，我们专注于人工智能技术，将其作为一种不依赖人类直觉或知识来区分的方法。 2019 年在该项目中开发机器学习辅助局部结构分析器 (ML-LSA)※5可用于输入分子模拟得到的三维分子结构。数据描述符※6另一方面，输入您输入的分子结构的名称，例如“水”或“冰”。教师数据※7并使用数据描述符识别分子结构监督学习※8结果是经过训练的 AI※9使用这种 ML-LSA，我们构建了一个训练有素的人工智能，可以准确识别冷却前后液晶的分子结构。
这次，我们将此人工智能技术应用于冷却过程中通过分子模拟获得的结构，并成功仅提取了纳米结构。在冷却过程中，人们认为冷却前的分子结构中会生成大量与冷却后结构相似的纳米结构，经过训练的人工智能可以精确地仅提取那些纳米结构。上述步骤如图1所示。此外，提取的纳米结构总量与X射线强度之间的关系与实验结果吻合良好，保证了该分析技术的准确性。
图 1 创建经过训练的 AI 并应用于冷却过程中的结构
(2) 发现并阐明涉及独特纳米结构的复杂成核现象的机制
通过精确提取纳米结构，可以添加各种分析。图 2 显示了根据纳米结构的尺寸形成纳米结构的难易程度。除了最难生成的称为临界核（CN）的纳米结构外，我们还发现了相对容易生成的两种类型的纳米结构（MC1和MC2）。在经典成核理论中，当纳米结构的尺寸接近CN时，它就变得难以形成，但考虑到它们的尺寸，MC1和MC2很容易形成。由于MC1、MC2和CN的尺寸依次较大，因此纳米结构在到达CN之前经历了经由MC1和MC2的三步结构化过程。
经典成核理论指出，当纳米结构尺寸超过 CN 时，冷却后开始形成结构，这称为成核。遵循这个观点，我们重点研究了比 CN 更大的纳米结构（超临界核）的行为。图3(a)显示了从冷却开始起超临界核数随时间的变化。从该图中，我们可以看到成核过程分三个阶段进行，并且生产率（图中红线的斜率和J1〜J3)被发现增加。此外，图3（b）显示了无法成长为超临界核并分裂的原始CN（残余团簇）数量随时间的变化。残余团簇的数量有两个峰值，每个峰值都与第二和第三阶段的成核时间一致。当残余团簇的数量在第一个峰值之后开始减少时，成核的第二阶段停止。成核停止后，残留簇的数量在一段时间后恢复。当残余团簇的数量再次增加到接近第一个峰值的数量时，发生第三阶段的成核。换句话说，这个三步成核过程是残余团簇起核心作用的现象，这清楚地表明，通过冷却液晶而形成纳米结构是通过一个在以CN为中心的经典成核理论框架内无法解释的过程进行的。
*MC1和MC2存在于最小值附近，这意味着它们是考虑到其尺寸而容易生成的纳米结构。
图2 纳米结构尺寸与生成难易度之间的关系
*(a) 超临界核的数量具有三级阶梯图案（红线和蓝色虚线），表明成核过程分三个阶段进行。
(b) 灰色、蓝色和红色区域分别是第一、第二和第三阶段成核发生的时间。
*图中横轴上的时间无量纲数量※10 图3 (a)超临界核数的时间变化(b)残余团簇数的时间变化与多级成核时间的比较
无论材料如何，都可以使用这种分析技术，不仅可以详细观察纳米结构的生产过程，还可以通过结构图案的形成来详细观察生长和凝固。因此，它可以应用于液晶以外的多种材料，例如溶液、聚合物和生物材料，其中纳米结构的生成和生长是功能设计的关键。例如，纳米晶体和CO用作发光器件2通过以前所未有的精度观察用作吸附材料的金属有机框架（MOF）的纯化过程和高分子材料的结晶过程，将有可能掌握优化影响产品性能的材料结构模式的“技巧”，例如晶体尺寸和纯度，这有望改善材料性能并缩短创建高功能材料的开发时间。
该项目旨在通过开发人工智能相关技术，为现有材料的分子结构提出更先进的设计指南，从而构建有助于创新材料开发的技术。我们还将广泛应用新开发的方法，为利用纳米技术的国内产业材料的开发做出贡献。