九州大学と産業技術総合研究所は，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（ニュースリリース）。

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る。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。

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る。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ない。

研究グループは今回，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んだ。

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るが，詳細な構造転移のメカニズムは明らかになっていなかった。

今回，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た。

構造転移のメカニズムの解明は，コレステリックブルー相の光学材料としての特性の向上，および新たな機能の開拓に資すると期待されるという。

また，研究で提案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を組み合わせた手法は汎用性が高く，この研究で取り上げた液晶の構造転移だけでなく，種々のソフトマテリアル，あるいはその他の材料が示す多様な秩序構造，特に階層性を有する構造の形成，転移のメカニズムの解明に適用可能であることが期待されるとしている。