連続体シミュレーションと機械学習構造判定による新戦略

ポイント
① 液晶や高分子といったソフトな機能材料（ソフトマテリアル）において、分子の集合体が示す複雑な秩序構造の形成過程を明らかにすることは困難な問題であった。
② 本研究では連続体シミュレーションと機械学習を組み合わせることで、液晶の3次元秩序構造が変化してゆく過程、特に金属のマルテンサイト変態に似た双晶構造の形成メカニズムを解明することに成功した。
③ ソフトマテリアルに限らず、様々な材料や状況で見られる、複雑な秩序構造の形成メカニズムを解明することが期待される。

概要
液晶や高分子といった柔らかい物質群（ソフトマテリアル）は、構成する分子の集合体が複雑な秩序構造を自発的に形成することが知られています。ある秩序構造から別の秩序構造への構造転移のメカニズムの解明は、物理学や数学といった基礎科学の興味深い問題であるのみならず、材料設計や加工といった応用の観点からも重要な問題です。しかし、概してソフトマテリアルの秩序構造では、複雑な単位構造が集合してさらに複雑な高次の構造を形成するといった構造の階層性が、構造転移の詳細なメカニズムの解明を難しくしています。さらに、「この場所の構造（局所的な秩序構造）は何か」を的確かつ客観的に判定することも容易ではありません。

九州大学大学院理学研究院の福田順一教授、および産業技術総合研究所 機能材料コンピュテーショナルデザイン研究センターの高橋和義主任研究員（科学技術振興機構(JST)さきがけ研究員兼任）は、分子が集合体として示す秩序に着目する連続体シミュレーションと、機械学習に基づく局所的な秩序構造の判定を組み合わせることで、構造転移に関する難問の解明に取り組みました。具体的には、液晶が示す複雑な3次元秩序構造である、コレステリックブルー相と呼ばれる2種類の構造（BPI、BPII）の間の転移を研究主題としました。BPIIからBPIへの構造転移において、金属結晶のマルテンサイト変態によって生じるものと似た双晶構造が生成されることが実験によって示されていますが、詳細な構造転移のメカニズムは明らかになっていませんでした。本研究により、BPIIからBPIへの構造転移は、BPIIに含まれる線欠陥のジャンクションが切れることで開始されることをまず見出しました。また、ある向きのBPIからなる小さい領域がまず生じた後、それとは異なる向きのBPIの領域が隣接して生じることにより双晶構造が生成することを明らかにしました。

連続体シミュレーションと、機械学習による構造判定の協働は、本研究で取り組んだ液晶の問題に限らず、様々なソフトマテリアル、あるいはその他の材料で生じる複雑な秩序構造について、その構造形成、転移のメカニズム解明をもたらすものと期待されます。

本研究成果は、米国の国際学術誌「Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America (PNAS)」のオンライン版に2024年12月8日（日）午後2時までに掲載されます。

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