人工知能技術を活用した物質の原子・電子構造解析
- 1.7 量子計算
- 3.2 数物系科学
- 3.3 工学
- 3.4 化学
溝口 照康
生産技術研究所
教授
物質を構成する原子と電子は、物質の機能や反応を決定する重要な役割を果たしています。そのような物質の原子・電子構造を解析するには量子化学計算が用いられてきました。我々は人工知能技術と、量子化学計算、ナノ計測を融合し、物質の原子・電子構造を高速かつ高精度に解析するための手法を開発しています。
溝口 照康
溝口 照康
プロジェクトに関するURL
共同実施者
産業技術総合研究所（AIST）
主な関連論文
- "Accurate prediction of bonding properties by a machine learning–based model using isolated states before bonding" E. Suzuki, K. Shibata, and T. Mizoguchi Appl. Phys. Exp. 14 (2021) 085503-1-6 doi: 10.35848/1882-0786/ac083b.
- "Dataset on structure and physical properties of stable diatomic systems based on van der Waals density functional method" K. Shibata, E. Suzuki, and T. Mizoguchi Data in Brief, 36 (2021) 106968.
- "Quantum Deep Field: Data-Driven Wave Function, Electron Density Generation, and Atomization Energy Prediction and Extrapolation with Machine Learning" M. Tsubaki and T. Mizoguchi Phys. Rev. Lett., 125 (2020) 206401-1-6.
- "Fast and Accurate Molecular Property Prediction: Learning Atomic Interactions and Potentials with Neural Networks" M. Tsubaki and T. Mizoguchi J. Phys. Chem. Lett., 9 (2018), 5733-5741.
関連するSDGs項目
問い合わせ先
- 担当： 溝口 照康
- メールアドレス： teru[at]iis.u-tokyo.ac.jp
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