機械学習原子間ポテンシャル開発
- 1.3 統計、機械学習、データ同化、アルゴリズム、数理的基礎、データマイニング
- 2.1 マテリアル科学（マテリアルインフォマティクス、リモート実験、ラボオートメーション等）
渡邉聡
工学系研究科
教授
材料の原子構造やその中での原子の動きを高精度かつ軽い計算負荷でシミュレーションできる原子間ポテンシャルを、第一原理計算データと機械学習を用いて開発します。
J. Chem. Phys. 147 (2017) 214106
プロジェクトに関するURL
共同実施者
・分子科学研究所
・産業技術総合研究所
・ソウル国立大学（韓国）
・産業技術総合研究所
・ソウル国立大学（韓国）
主な関連論文
Satoshi Watanabe, Wenwen Li, Wonseok Jeong, Dongheon Lee, Koji Shimizu, Emi Mimanitani, Yasunobu Ando and Seungwu Han, “High-dimensional neural network atomic potentials for examining energy materials: some recent simulations,” Journal of Physics: Energy Vol. 3, No. 1, 012003, Jan. 2021.
関連するSDGs項目
問い合わせ先
- 担当： 工学系研究科 渡邉聡
- 内線： 27135
- 電話： 03-5841-7135
- メールアドレス： watanabe[at]cello.t.u-tokyo.ac.jp
※[at]を@に置き換えてください
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