分子動力学計算と機械学習による熱硬化性樹脂に関する階層的構造-物性相関解析

抄録

代表的な熱硬化性樹脂のひとつであるエポキシ樹脂について、全原子分子動力学計算と機械学習により機械・熱特性に関する構造-物性相関解析を行った。熱硬化性樹脂の物性は架橋反応によって形成される高次構造に大きく依存するため、プレポリマーの分子構造だけではなく高次構造を加味して物性との相関を明らかにする必要がある。本検討では原料分子記述子に基づく物性相関解析に加え、パーシステントホモロジーをはじめとするトポロジーデータ解析（TDA）手法を用いた高次構造-物性相関解析ならびに分子記述子-高次構造相関解析を行った。TDAにより高次構造を適切に取り扱い、階層的な依存関係を機械学習モデルによって接続することで予測精度と現象理解の両立を図ることができた。