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experiment_log_042 · PbTiO₃ · perovskite ABO₃

丸山泰明

Material Informatics × ML Engineer

材料科学と AI を橋渡しし、研究・産業 AI・プロダクト開発を横断するエンジニアリングを実践しています。

Open lab notebook ↓GitHub

▣ drag to rotate · scroll to zoom · A: Pb · B: Ti · O: oxygen octahedron

A-site (Pb²⁺)

B-site (Ti⁴⁺)

O²⁻

§1 · Method

能動学習で六次元ひずみ空間を探索

第一原理計算 (DFT) は高精度ですが、評価コストが大きく全探索は不可能です。Gaussian Process と Expected Improvement による Bayesian Active Learning で「次に計算すべき点」を選び、強誘電体 PbTiO₃ のひずみ最適化を加速しています。

· DFT (VASP) × high-throughput pipeline
· 6-D strain ε ∈ ℝ⁶ search space
· GP-EI / GP-UCB 比較
· 数百点で convergence 確認

Bayesian Optimization · 1D demo

GP posterior (mean ± 2σ) と EI 獲得関数。次の探索点 x* = 0.283 (EI = 0.022)。

パネルをクリックして任意の x で観測を追加できます。3 観測。最良値 f_best = 0.839。

§2 · Industrial AI · Athena Technologies

研究で培った最適化思考を産業 AI に

case_01

銀行向けセキュアローカル LLM

インターネットから物理的に遮断した閉域ネットワーク上にローカル LLM を構築し、金融機関向け AI エージェントを開発。マスキング・稟議書レビュー・業務文書自動作成など複数のユースケースを実装。

Local LLMSecure AIFinTech

case_02

製造現場データ分析 AI

製造ラインのセンサーデータ・業務ログを基に、異常検知や工程最適化を行う AI モデルを開発。データ分析から実装・運用まで一気通貫で担当。

Machine LearningData AnalysisManufacturing

case_03

医療向け RAG 専属 AI アプリ

医療現場のナレッジベースを活用した RAG による専属 AI アシスタントを開発。正確性と応答速度の両立を重視した設計を担当。

RAGLLMHealthTech

§3 · Publications & Conferences

Peer-reviewed output

Engineering cleavage fracture of silicon via excess charge doping

Tao Xu, Shodai Nakai, Yasuaki Maruyama, Hiroki Noda, Susumu Minami, Hiroyuki Hirakata, Takahiro Shimada

Engineering Fracture Mechanics 331, 111721 · 2026

Data-driven strain optimization of nonlinear ferroelectric properties via active ML and high-throughput DFT

見波将, 丸山泰明, 阿部能将, 仲山智裕, 嶋田隆広

日本機械学会論文集 91巻 941号 24-00184 · 2025

§3.1 · Conferences

[International · Poster] First-principles based six-dimensional strain engineering via active machine learning for ferroelectric PbTiO₃★ Best
KU Joint-Symposium on Mechanics of Advanced Materials & Structures 2025 · Nov 2025
[International · Poster] Strain engineering of electronic band structure through active machine learning and first-principles
10th Symposium for Multiscale Materials Mechanics · Jun 2025
[Domestic · Oral] 能動的機械学習とハイスループット第一原理計算を用いた圧電機能に関するデータ駆動型ひずみ最適化技術開発
第37回計算力学講演会 (CMD2024) · Oct 2024
[Domestic · Poster] ベイズ的能動学習によるバンド構造の第一原理ひずみ設計手法開発
日本物理学会第80回年次大会 · 広島大学 · 2025
[Domestic · Poster] 機械学習とハイスループット第一原理計算によるデータ駆動型物性予測技術開発と強誘電体機能のひずみ最適化への応用
第9回マルチスケール材料力学シンポジウム · May 2024

§4 · Toolchain

研究 → 実装、両側を実装する

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