小林 亮 (コバヤシ リヨウ)

KOBAYASHI Ryo

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所属学科・専攻等

物理工学教育類 応用物理分野
物理工学専攻 応用物理分野

職名

助教

メールアドレス

メールアドレス

ホームページ

http://locs.bw.nitech.ac.jp/~kobayashi/

研究分野・キーワード

計算材料科学

専門分野(科研費分類)

  • 薄膜・表面界面物性

  • 機械材料・材料力学

  • ナノ材料化学

 

研究経歴

  • 固体の原子シミュレーションのための高精度力場開発

    個人研究   国際共同研究  

    研究期間:  2015年12月  -  現在

論文

  • nap: A molecular dynamics package with parameter-optimization programs for classical and machine-learning potentials

    Ryo Kobayashi

    Journal of Open Source Software   6   2768   2021年01月  [査読有り]

    研究論文(学術雑誌)   単著

  • High-throughput production of force-fields for solid-state electrolyte materials

    Ryo Kobayashi, Yasuhiro Miyaji, Koki Nakano, Masanobu Nakayama

    APL Materials ( AIP Publishing )  8 ( 8 ) 081111   2020年08月  [査読有り]

    研究論文(学術雑誌)   共著

    An automatic and high-throughput method to produce interatomic force-fields for solid-state electrolyte materials is proposed. The proposed method employs the cuckoo search algorithm with an automatic update of search space to optimize parameters in empirical potentials to reproduce radial and angular distribution functions and equilibrium volume obtained from the ab initio molecular dynamics simulation. The force-fields for LiZr2(PO4)3 and LaF3 systems parameterized using the present method well reproduce key physical properties required to study ion conductivity of solid-state electrolyte materials. The current approach takes only one or two days to produce a force-field including the ab initio calculation to create reference data, which will greatly enhance the speed of exploration and screening of candidate materials.

  • Exhaustive and informatics-aided search for fast Li-ion conductor with NASICON-type structure using material simulation and Bayesian optimization

    Koki Nakano, Yusuke Noda, Naoto Tanibata, Hayami Takeda, Masanobu Nakayama, Ryo Kobayashi, Ichiro Takeuchi

    APL Materials ( AIP Publishing )  8 ( 4 ) 041112   2020年04月  [査読有り]

    研究論文(学術雑誌)   共著

    Currently, NASICON-type LiZr2(PO4)3 (LZP)-related materials are attracting attention as solid electrolytes. There are experimental reports that Li-ion conductivity can be improved by doping a small amount of Ca or Y into stoichiometric LZP. In previous studies, doping with only one element having a narrow search space has been attempted, and thus, further improvement of the Li-ion conductivity is conceivable by using multi-element doping. When multi-element doping is attempted, because the search space becomes enormous, it is necessary to evaluate the Li-ion conductivity using a low-cost method. Here, force-field molecular dynamics using a bond valence force field (BVFF) approach was performed to evaluate the Li-ion conductivity. We confirmed that the Li-ion conductivity of stoichiometric LZP derived from BVFF (6.2 × 10−6 S/cm) has good agreement with the first principle calculation result (5.0 × 10−6 S/cm). Our results suggest that the Li-ion conductivity can be further improved by simultaneously doping LZP with Ca and Y [6.1 × 10−5 S/cm, Li35/32Ca1/32Y1/32Zr31/16(PO4)3]. In addition, Bayesian optimization, which is an informatics approach, was performed using exhaustively computed conduction property datasets in order to validate efficient materials search. The averages for Bayesian optimization over 1000 trials show that the optimal composition can be found about seven times faster than by random search.

  • Ca doping effect on the Li-ion conductivity in NASICON-type solid electrolyte LiZr2(PO4)3: A first-principles molecular dynamics study

    Yusuke NODA, Ryo KOBAYASHI, Masanobu NAKAYAMA 他

    APL Materials ( AIP Publishing )  6   060702   2018年06月  [査読有り]

    研究論文(学術雑誌)   共著

  • Neural-network potential for Al-Mg-Si alloys

    Ryo Kobayashi, D. Giofre, T. Junge, M. Ceriotti, W. A. Curtin

    Physical Review Materials   1   053604   2017年10月  [査読有り]

    研究論文(学術雑誌)   共著

  • Fast and scalable prediction of local energy at grain boundaries: machine-learning based modeling of first-principles calculations

    Tomoyuki Tamura, Masayuki Karasuyama, Ryo Kobayashi, Ryuichi Arakawa, Yoshinori Shiihara, Ichiro Takeuchi

    Modelling and Simulation in Materials Science and Engineering ( IOP Publishing )  25   075003   2017年08月  [査読有り]

    研究論文(学術雑誌)   共著

  • Development of Neural-Network Interatomic Potential for Structural Materials

    Ryo Kobayashi, Tomoyuki Tamura, Ichiro Takeuchi, Shuji Ogata

    Solid State Phenomena ( Trans Tech Publications )  258   69   2017年01月  [査読有り]

    研究論文(国際会議プロシーディングス)   共著

  • Enhanced Si–O Bond Breaking in Silica Glass by Water Dimer: A Hybrid Quantum–Classical Simulation Study

    Takahisa Kouno, Shuji Ogata, Takaaki Shimada, Tomoyuki Tamura, Ryo Kobayashi

    Journal of the Physical Society of Japan ( The Physical Society of Japan )  85   054601   2016年04月  [査読有り]

    研究論文(学術雑誌)   共著

  • A molecular dynamics study on thermal conductivity of thin epoxy polymer sandwiched between alumina fillers in heat-dissipation composite material

    Kouichi TANAKA, Shuji OGATA, Ryo KOBAYASHI, Tomoyuki TAMURA, Takahisa KOUNO

    International Journal of Heat and Mass Transfer ( Elsevier )  89   714 - 723   2015年10月  [査読有り]

    研究論文(学術雑誌)   共著

  • Molecular dynamics and Monte Carlo hybrid simulation for fuzzy tungsten nanostructure formation

    A.M. Ito, A. Takayama, Y. Oda, T. Tamura, R. Kobayashi, T. Hattori, S. Ogata, N. Ohno, S. Kajita, M. Yajima, Y. Noiri, Y. Yoshimoto, S. Saito, S. Takamura, T. Murashima, M. Miyamoto, H. Nakamura

    Nuclear Fusion ( IOP Science )  55 ( 7 ) 073013   2015年06月  [査読有り]

    研究論文(学術雑誌)   共著

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研究発表

  • Li-Si-O材料の構造欠陥の第一原理XANESシミュレーション

    片山 航,田村 友幸, 小林亮,尾形 修司

    第30回日本MRS年次大会  (オンライン)  2020年12月  -  2020年12月  日本MRS

  • 機械学習に基づいた第一原理XANESスペクトルの予測

    飯沢 巧,田村 友幸, 小林 亮,尾形 修司

    第30回日本MRS年次大会  (オンライン)  2020年12月  -  2020年12月  日本MRS

  • ニューラル・ネットワーク力場を用いたSiOの相分離過程のMDシミュレーション

    小林亮, 飯沢巧, 田村友幸

    第30回日本MRS年次大会  (オンライン)  2020年12月  -  2020年12月  日本MRS

  • 固体電解質材料原子間力場のハイスループット構築

    小林亮, 宮路康裕, 中野高毅, 中山将伸

    第61回電池討論会  (オンライン)  2020年11月  -  2020年11月  電気化学会

  • Molecular dynamics simulation of laser ablation using electronic-temperature dependent force-field

    Ryo KOBAYASHI

    39th Annual International Congress on Application of Lasers and Electro-Optics (ICALEO)  (オンライン)  2020年10月  -  2020年10月  The Laser Institute

  • Construction of efficient machine-learning potential for W-H system

    Ryo KOBAYASHI  [招待有り]

    MoD-PMI 2019: 4th International Workshop on Models and Data for Plasma-Material Interaction in Fusion Devices  (核融合研究所)  2019年06月  -  2019年06月 

  • コンパクトな機械学習型力場の構築について

    小林亮

    日本物理学会第74回年次大会  (九州大学伊都キャンパス)  2019年03月  -  2019年03月  日本物理学会

  • Effects on rhienium on the mechanical behavior of irradiated tungsten: a molecular dynamics study using neural-network potential

    Ryo KOBAYASHI

    The 9th International Conference on Multiscale Materials Modeling  (Osaka International Convention Center)  2018年10月  -  2018年11月 

  • Effects of stress-matching on the quality of neural-network potentials

    H. Nakashima, R. Kobayashi, T. Tamura, S. Ogata

    日本MRS年次大会  (横浜市開港祈念会館)  2017年12月  -  2017年12月  日本MRS

  • A neural-network potential for Al-Mg-Si alloys

    Ryo Kobayashi, Daniele Giofre, Till Junge, Michele Ceriotti, William A. Curtin

    日本MRS年次大会  (横浜市開港祈念会館)  2017年12月  -  2017年12月  日本MRS

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学術関係受賞

  • 第20回日本MRS学術シンポジウム奨励賞

    2011年01月06日   日本MRS  

    受賞者:  小林 亮

科研費(文科省・学振)獲得実績

  • 反応力場開発と電極・固体電解質界面の分子動力学シミュレーション

    基盤研究(C)

    研究期間:  2021年04月  -  2024年03月 

  • 多元系蓄電材料の古典力場開発と焼結界面のイオン伝導解析

    新学術領域研究

    研究期間:  2020年04月  -  2022年03月  代表者:  小林亮

    固体電解質材料の第一原理分子動力学 (MD) シミュレーションを良く再現する精度と汎用性の高い古典力場を自動的に構築する手法を確立する .開発手法を用いて固体電解質材料の力場を構築し,力場を用いた焼結の大規模MDシミュレーションにより,ナノ粒子間界面の原子構造と,温 度・圧力などの焼結プロセスとの関連を明らかにする.焼結後の多結晶体におけるイオン伝導特性をミクロの視点から解析することで,界面に おけるイオン伝導抵抗の機構を解明する.種々の異なる組成・結晶構造・焼結プロセスにおけるイオン伝導特性との関連性を調べ,組成・プロ セスとイオン伝導特性をつなぐ物理モデル・機械学習モデルの構築を目的とする.

  • 転位キンク・ダイナミクスのマルチスケール解析 研究課題

    若手研究(B)

    研究期間:  2012年04月  -  2015年03月  代表者:  小林亮

 
 

社会貢献活動

  • 名工大テクノフェア

    名工大  (オンライン)  2020年11月  -  2020年11月

  • MI2Iマテリアルズ・インフォマティクス・ハンズオン講習会@名古屋

    物質・材料研究機構  (名工大)  2019年12月  -  2019年12月

    電池材料のための原子間力場を構築するプログラムfitpotおよびそれを用いて分子動力学シミュレーションを行うプログラムpmdを,企業内研究者に向けて紹介する.

  • MI2Iマテリアルズ・インフォマティクス・ハンズオン講習会@名古屋

    物質・材料研究機構  (名工大)  2019年08月  -  2019年08月

    電池材料のための原子間力場を構築するプログラムfitpotおよびそれを用いて分子動力学シミュレーションを行うプログラムpmdを,企業内研究者に向けて紹介する.

  • ナノの世界のコンピュータ・シミュレーション

    名工大  (名工大)  2019年08月  -  2019年08月

    高校生に向けて「ナノの世界のコンピュータ・シミュレーション」というタイトルの実習・講義を行った.

  • ナノの世界のコンピュータ・シミュレーション

    名工大  (名工大)  2018年08月  -  2018年08月

    高校生に向けて「ナノの世界のコンピュータ・シミュレーション」というタイトルの実習・講義を行った.