37 Works

Data management and adoption of the FAIR principle; perspective from a research institution

mikiko tanifuji
オープンサイエンスに関する各種ポリシーやガイドラインが整備されつつある中で、研究ワークフローの形成と共に進む研究データの利活用に関するFAIR原則(Findable, Accessible, Interoperable and Reusable)への取り組みを、材料データプラットフォーム構築を例に紹介する。

Future perspective of DOI tracking - influence of science

mikiko tanifuji
At the 2017 Library Fair, Professor Syun Tutiya moderated a session involving all three partners in the CHORUS trial with JST and Chiba University. CHORUS is a not-for-profit, membership organization established in 2015 as a global service to monitor research output and open access. Since 2017 JST has become a CHORUS funder partner and seven institutions including Chiba University are subscribing. This session will explore the potential for a wider JST/CHORUS open-science framework in Japan’s...


Toshiya Ogiwara & Shigeo Tanuma

Calculations of Mean Escape Depths of Photoelectrons in Elemental Solids Excited by Linearly Polarized X-rays for High-Energy Photoelectron Spectroscopy

Shigeo Tanuma, Hideki YOSHIKAWA, Hiroshi SHINOTSUKA & Ryuichi Ueda
We have calculated mean escape depths (MEDs, D) of photoelectrons from Si, Cu, and Au excited by linearly polarized X-rays over the 50 to 10,000 eV energy range for high -energy photoelectron spectroscopy. These calculations were done with Monte Carlo methods using the values of electron inelastic mean free paths λ that were calculated by the relativistic full Penn algorithm and the Dirac-Hartree-Fock atomic potential for elastic scattering of electrons. In order to know the...

Reduction of the Ordered Magnetic Moment by Quantum Fluctuation in the Antiferromagnetic Spin-5 2 Dimer Compound FeVMoO7

Masashi Hase, James R. Hester, Kirrily C. Rule, Vladimir Yu. Pomjakushin, Akira Matsuo & Koichi Kindo
We investigated the magnetism of FeVMoO7 by performing magnetization, specific heat, electron spin resonance, and neutron diffraction experiments. We observed an antiferromagnetically ordered state below T_N = 10.8 K. We consider that the probable spin model is an interacting antiferromagnetic spin-5/2 dimer model where spin dimers are connected by interdimer interactions. The intradimer interaction was evaluated to be J = 10.5 +- 0.5 K. The magnitude of ordered magnetic moments is 4.00(7) mu_B at 4...

SuperMat: Construction of a linked annotated dataset from superconductors-related publications

Luca Foppiano, Sae DIEB, Akira Suzuki, Pedro Baptista de Castro, Suguru Iwasaki, Azusa Uzuki, Miren Garbine Esparza Echevarria, Yan Meng, Kensei Terashima, Laurent Romary, Yoshihiko Takano & masashi ishii
A growing number of papers are published in the area of superconducting materials science. However, novel text and data mining (TDM) processes are still needed to efficiently access and exploit this accumulated knowledge, paving the way towards data-driven materials design. Herein, we present SuperMat (Superconductor Materials), an annotated corpus of linked data derived from scientific publications on superconductors, which comprises 142 articles, 16052 entities, and 1398 links that are characterised into six categories: the names,...

Materials Data Platform overview: metadata, vocabulary, and repository

mikiko tanifuji
The development of advanced materials inherently rests on access to a distributed materials infrastructure and materials research data to fuel discovery and innovation. RDA aims to accelerate and facilitate research data sharing and exchange. Similarly, CODATA works to strengthen international science for the benefit of society by promoting improved scientific and technical data management and use. Given these complementary missions, this RDA IG and the CODATA TG will work together under the following statement in...


Toshiya Ogiwara & Shigeo Tanuma
InP/GaInAsP多層膜を用いて,AES深さ方向分析における深さ分解能の試料温度依存性について検討を行なった.試料温度は,0〜50℃(10℃間隔)およびー120,−20℃の8条件としてデプスプロファイルを取得した.スパッタリング条件は,イオン種:Ar,イオン加速電圧:1kV,測定したAugerピークはP LVV,In MNNである.その結果,深さ分解能は明確に試料の温度に依存し,温度が低くなるほど著しく向上することがわかった.また,深さ分解能と表面あれには相関関係がみられた.そして,深さ分解能を低下させる主要因は表面あれであると考えられる.

Combination of recommender system and single-particle diagnosis for accelerated discovery of novel nitrides

Yukinori Koyama, Atsuto Seko, Isao Tanaka, Shiro FUNAHASHI & Naoto HIROSAKI
Discovery of new compounds from wide chemical space is attractive for materials researchers. However, theoretical prediction and validation experiments have not been systematically integrated. Here, we demonstrate that a new combined approach is powerful to accelerate the discovery rate of new compounds significantly, which should be useful for exploration of wide chemical space in general. A recommender system for chemically relevant composition is constructed by machine learning of Inorganic Crystal Structure Database (ICSD) using chemical...

Machine learning prediction of coordination energies for alkali group elements in battery electrolyte solvents

Atsushi Ishikawa, Keitaro Sodeyama, Yasuhiko Igarashi, Tomofumi Nakayama, Yoshitaka Tateyama & Masato Okada
We combined a data science-driven method with quantum chemistry calculations, and applied it to the battery electrolyte problem. We performed quantum chemistry calculations on the coordination energy (Ecoord) of five alkali metal ions (Li, Na, K, Rb, and Cs) to electrolyte solvent, which is intimately related to ion transfer at the electrolyte/electrode interface. Three regression methods, namely, multiple linear regression (MLR), least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), and exhaustive search with linear regression (ES-LiR),...

Plasticity and microstructure of Zr–Cu–Al bulk metallic glasses

Golden Kumar, Tadakatsu OHKUBO, Toshiji Mukai & Kazuhiro Hono
A small variation in the composition of (Zr50Cu50)100−xAlx bulk metallic glasses (BMGs) results in a markedly different mechanical behavior. In contrary to the previous reports, no chemical or structural inhomogeneities were observed in the sample that exhibits a large plastic strain, indicating that the plasticity of Zr–Cu–Al BMGs is not inherently related to their microstructural features. The shear bands in plastic Zr47.5Cu47.5Al5 show localized nanocrystallization whereas the macroscopically brittle Zr45Cu45Al10 shows no indications of nanocrystallization...


taichi abe, Kiyoshi HASHIMOTO, Yumi Goto, Yukiko Sawada & Kiyomi Hirose
On Computational Phase Diagram Database, the Gibbs energy functions of the phases are accumulated in a form of TDB (Thermodynamic DataBase) files, which are obtained from the CALPHAD-type thermodynamic assessments. With the TDB files, various thermodynamic quantities, phase equilibria and phase diagrams can be calculated on commercial thermodynamic software packages. The current database includes more than 500 unary, binary, and higher-order systems.


mikiko tanifuji & Hideki YOSHIKAWA
材料分野でのデータ駆動型の材料研究の進展を受けて,物質 ・ 材料研究機構(National Institute for Materials Science, NIMS)は,材料データプラットフォームシステムの開発に 2017 年に着手し,2020年からサービス名 DICE として所内試験を開始した.DICE はオープンサイエンスに応えるデータ基盤であるとともに,データ駆動型研究の一つの手法であるマテリアル・インフォマティクスに利用する想定でデータを「つくる」「あつめる」「つかう」の三つを基本コンセプトとしている.そのため FAIR(Findable,Accessible,Interoperable,Reusable)なデータ流通基盤であることが必要であり,材料データベースや材料データリポジトリをオープンデータ基盤として再構築している.特に材料分野ではデータの質・量・安心を担保する必要があるため,FAIR につながる研究ワークフローの設計,構築も並行して実施した.本稿では実現可能な FAIR 原則に沿うデータプラットフォームとはどのようなものか.オープンサイエンスのフレームワークで実践する取り組みと課題として考察する.

IoT データ収集システムのデータアーキテクチャ

Shigeyuki MATSUNAMI, Asahiko Matsuda, Toyohiro Chikyow, Yoshitomo Harada & Hideki YOSHIKAWA
データ駆動型研究の進展に伴い,効率的かつ実用的なデータ収集の仕組みが求められている.物質・材料研究機構では,主に計測・プロセスデータを対象としたデータ収集システムを構築し運用を行っている.本システムでは非ネットワーク環境に置かれている実験装置の制御 PC 等に対して通信セキュリティを施したデバイスを装着させて,制御 PC を IoT 化させている.この PC からアップロードされたファイルは,XML スキーマに基づいて計測パラメータのメタデータが抽出され,データサーバで自動的にデータベース化される.本稿では主に材料科学分野での IoT 技術を活用したデータ集積の設計指針(データアーキテクチャー)について論じる.

Process parameters and magnetic properties (coercivity, remanence, squareness, maximum energy product) of data-driven fabrication of Nd-Fe-B anisotropic magnets by direct hot extrusion.

Guillaume LAMBARD, Taisuke Sasaki, Keitaro Sodeyama, Tadakatsu Ohkubo & Kazuhiro Hono
We implemented an active learning pipeline assisted by machine learning and Bayesian optimization (ALMLBO) for predicting magnetic properties (coercivity, remanence, squareness) of Nd-Fe-B anisotropic magnets fabricated by direct hot extrusion, using a fixed commercial Nd14Fe76Co3.4B6Ga0.6 (at%) powder (MQU-F™), from their process parameters, and propose optimal processing leading to high coercivity and remanence, simultaneously. ALMLBO allowed us to optimize the process to exhibit high coercivity, 𝞵0Hc ~ 1.7 T, and remanence, 𝞵0Br ~ 1.4 T, resulting...

Calculations of Electron Inelastic Mean Free Paths. XI. Data for Liquid Water for Energies from 50 eV to 30 keV

Hiroshi SHINOTSUKA, Bo DA, Shigeo Tanuma, Hideki YOSHIKAWA, Cedric Powell & David R. Penn
We calculated electron inelastic mean free paths (IMFPs) for liquid water from its optical energy-loss function (ELF) for electron energies from 50 eV to 30 keV. These calculations were made with the relativistic full Penn algorithm (FPA) that has been used for previous IMFP and electron stopping-power calculations for many elemental solids. We also calculated IMFPs of water with three additional algorithms: the relativistic single-pole approximation (SPA), the relativistic simplified SPA, and the relativistic extended...


Toshiya Ogiwara & Shigeo Tanuma
試料冷却法を併用したAES深さ方向分析によるSiO2/Si熱酸化膜の分析について検討を行った.分析時の試料保持温度を常温および-190℃として,それぞれの温度について電子線電流密度を3段階に変えてデプスプロファイルを取得した.イオン加速電圧は3kVである.また,測定したオージェピークはSi LVV および O KLL である.その結果,常温における深さ分解能は電子線電流密度に依存し,高いほど低下した.一方,試料冷却法を併用した場合には,深さ分解能の値は 3.8~5.8 nm であり,優れた深さ分解能で測定が可能であった.試料冷却法を併用したAES深さ方向分析は電子線照射によるダメージを抑制できる手法と考えられる.

Automatic Identification and Normalisation of Physical Measurements in Scientific Literature

Luca Foppiano, Laurent Romary, masashi ishii & mikiko tanifuji
We present Grobid-quantities, an open-source application for extracting and normalising measurements from scientific and patent literature. Tools of this kind, aiming to understand and make unstructured information accessible, represent the building blocks for large-scale Text and Data Mining (TDM) systems. Grobid-quantities is a module built on top of Grobid [6] [13], a machine learning framework for parsing and structuring PDF documents. Designed to process large quantities of data, it provides a robust implementation accessible in...

Automatic Experimental Data Collection System Using a Wireless LAN Capable SD Card as an IoT Device

Asahiko Matsuda, Hideki YOSHIKAWA & Toyohiro Chikyow
実験・計算・データ科学を融合させた材料の研究開発を推進するマテリアルズインフォマティクス(MI)が推進されているが、実験データの収集については既存データベースのインポートや出版済み論文のデータマイニングに限られる場合が多い。効果的な MI のためには各種装置から自動的に実験データを収集し、整理して蓄積するシステムを構築することが求められる。しかし実験装置に直接接続されて装置制御・データ記録を行う PC は、情報セキュリティや安定性・互換性の観点から、ネットワークから物理的に分離されて運用される場合が多い。そこで我々は、単体で無線 LAN 接続機能を備える市販 SD カード(東芝メモリ FlashAir)を IoT デバイスとして活用し、装置 PC 自体をネットワークに接続することなく実験データを自動転送するシステムを構築した。同カードはデータの書き込みイベントをきっかけとして任意の Lua スクリプトを実行できる機能を有しており、セキュアな接続でサーバにデータを送信することができる。カードごとに異なるアクセストークンを事前にカード内に保存し、新しくカードに書き込まれたデータをサーバに転送するようにした。データはサーバ上で実験装置ごとに設定されたアルゴリズムにより利用価値の高いデータとなるよう整形され、蓄積される。このシステムを、X線光電子分光装置の測定データやコンビナトリアル成膜装置のマスク制御状態や温度・真空度・膜厚などのセンサーデータを自動的に収集できるように展開した事例を紹介する。この仕組みにより、実験データの効率的な収集と高付加価値化が実現できたことに加え、従来の USB メモリを用いた転送方法で問題となっていた装置PCへのマルウェア感染リスクも低減することができた。 謝辞 本システムは(株)東芝および東芝情報システム(株)のご協力のもと構築された。

Introduction of Mille-Feuille-Like α/β Layered Structure into Ti–Mo Alloy

Satoshi Emura & Xin JI
As a trial to realize kink band strengthening in titanium alloys, slight cold rolling followed by aging heat treatment were applied on Ti–12 mass% Mo alloys for obtaining mille-feuille-like layered hcp (α)/bcc (β) two phase structure. After slight cold rolling at rolling reduction of 5% and subsequent aging heat treatment at 973 K for 180 ks, plate-like α phases were precipitated in the β phase matrix and made an alternately stacked mille-feuille-like α/β layered structure....


taichi abe, Kiyoshi HASHIMOTO, Yumi Goto, Yukiko Sawada & Kiyomi Hirose
計算状態図データベース (CPDDB) では、CALPHAD法による熱力学解析により得られた各相のギブスエネルギー関数をまとめたデータベースファイル(TDBファイル)を集録しています。このTDBファイルと熱力学計算ソフトウェアを用いることで、各種熱力学量、相平衡、状態図を求めることができます。現在500種類以上の一元系、二元系、多元系合金状態図のTDBファイルが集録されています。 状態図の新たな表現方法として、相境界・相領域をデジタル化したファイル(PDDBファイル)の集録を開始しました。これにより、相境界を計算ではなく検索で求めることが可能となり、さらに熱力学量データのレイヤーを重ねてゆくための「デジタル材料地図」への基盤となります。PDDBファイル(JSON形式)を使用するにはDigiPDプログラムが必要となります。デモ版を本ウェブサイトからダウンロードしてお使いください。

L10-FePt granular films for heat assisted magnetic recording media

Kazuhiro Hono & Yukiko Takahashi
FePt-C nanogranular films are coming close to the actual application as recording media for the next generation high density recording system, heat assisted magnetic recording (HAMR). To optimize the L10-FePt nanogranular structure suitable for high areal density recording, various combination of segregants and seed layer materials have been explored. In this chapter, we review recent investigations aiming at achieving the ideal nanogranular structure for HAMR media.


Shin-ichi Todoroki
最初に自己紹介として講演者が行ってきた研究のこと話し、次にその講演の中で用いたプレゼン技術を解説する。最後に、情報発信する内容を唯一無二の内容に高めていくために講演者が研究者歴30余年の中で取り組んきたことを紹介する。(1)研究成果はなるべくOpen Accessな形で公表し、和文解説の執筆やYouTubeでの動画配信も積極的に行うと、次の機会が向こうからやってくることにつながっていく。(2)口頭発表や論文執筆を問わずすべてに共通する3原則を解説し、その上で私が「論理構造の視覚化」と呼んでいる上映資料の構成方法を説明する。また第一印象が非常に重要であることを例を交えて紹介する。(3)講演者の場合、パソコンで自動化できること(執筆作業や資料収集も含む)は極力増やして、余った時間を内容を高めることに割り当てた。実験装置も部品から組み立て制御ソフトも自分で書いて、低コストで「唯一無二」に仕上げた。


Asahiko Matsuda

Program for automatic numerical conversion of a line graph (line plot)

michiko yoshitake, Takashi KONO & Takuya Kadohira
A program for fully automatic conversion of line plots in scientific papers into numerical data has been developed. By the conversion of image data into numerical data, users can treat so-called ‘spectra’ such as X-ray photoelectron spectra and optical absorption spectra in their purpose, plotting them in different ways such as inverse of wave number, subtracting them from users’ data, and so forth. This article reports details of the program consisting of many parts, with...

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  • 2021

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  • Journal Article
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  • Conference Paper
  • Conference Proceeding
  • Software


  • National Institute for Materials Science
  • University of Tokyo
  • National Institute of Standards and Technology
  • French Institute for Research in Computer Science and Automation
  • Australian Nuclear Science and Technology Organisation
  • Hosei University
  • Tokyo University of Agriculture and Technology
  • University of North Carolina at Chapel Hill
  • National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
  • High Energy Accelerator Research Organization