東北大学 金属材料研究所 計算材料学センター センター長・教授 久保 百司 氏 にご講演をいただきます。
株式会社AndTech(本社:神奈川県川崎市、代表取締役社長:陶山 正夫、以下 AndTech)は、R&D開発支援向けZoom講座の一環として、昨今高まりを見せるニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションでの課題解決ニーズに応えるべく、第一人者の講師からなる「二ューラルネットワーク分子動力学シミュレーション 」講座を開講いたします。
1.第一原理計算と同等の計算精度で大規模計算が可能、2.パラメータ開発の困難さからの脱却が可能、3.8元素種を越えるような多元素系への適用が可能、4.複雑な化学反応への対応が可能、5.二次元材料への応用が可能、などニューラルネットワーク分子動力学法はこれまでの分子動力学法に比較して多くの長所を有することから、その産業応用が加速度的に広がっている!この手法を学び、先進的な開発に活用する!
本講座は、2025年08月22日開講を予定いたします。
テーマ:ニューラルネットワーク分子動力学法の基礎と応用:データ駆動型材料設計
1. ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションを活用したこれまでの成功例
2. 従来の分子動力学シミュレーションと比較して、ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションの特徴・長所
3. ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションの基礎・方法論・計算手順
4. ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションでうまく計算できなかった場合の対処方法
5. ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションが得意な計算対象や課題に加えて、不得意な計算対象や課題
6. ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションを、企業においてどのように活用していけば良いのかの方向性と将来戦略
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ここ数年、データ科学と計算科学を組み合わせた「ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーション」が、大学などの研究機関のみならず、企業においても大きな注目を浴びています。 特に、1.第一原理計算と同等の計算精度で大規模計算が可能、2.パラメータ開発の困難さからの脱却が可能、3.8元素種を越えるような多元素系への適用が可能、4.複雑な化学反応への対応が可能、5.二次元材料への応用が可能、などニューラルネットワーク分子動力学法はこれまでの分子動力学法に比較して多くの長所を有することから、その産業応用が加速度的に広がっています。 そこで本講演では、ニューラルネットワーク分子動力学法の基礎から応用までの講義を中心に行うとともに、ニューラルネットワーク分子動力学法の特徴・長所、さらにはニューラルネットワーク分子動力学法が得意な計算対象や課題、うまく計算できなかった場合の対処方法についても説明をさせて頂き、今後、ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションを行う時に、どのようなことに気をつけて行けば良いのかなど実践的な内容についてお話をさせて頂きます。
1.計算科学シミュレーションの企業における意義
4.計算科学シミュレーションによる特許戦略
5.計算科学シミュレーションを活用した産学連携
[2] ニューラルネットワーク分子動力学(NNMD)法の特徴
4.ReaxFF反応力場分子動力学法との比較
[3] ニューラルネットワーク分子動力学法の基礎
2.ニューラルネットワークの材料設計への応用例
3.ニューラルネットワーク分子動力学法の概要
5.ニューラルネットワーク分子動力学法の歴史
6.ニューラルネットワーク分子動力学法の基礎理論
7.ニューラルネットワーク分子動力学法の計算手順
[4] ニューラルネットワーク分子動力学(NNMD)法の応用例
1.ニューラルネットワーク分子動力学(NNMD)シミュレータの開発
2.NNMD法のマルチフィジックス現象への応用
[5] 計算科学シミュレーションの今後の発展
3.スーパーコンピュータ「富岳」成果創出加速プログラム
聴講者の方には、ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションをいかに実際の企業における材料開発に応用可能であるか、どうすればニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションを企業で有効に活用できるのかの基礎と将来戦略を理解して頂けるものと考えています。
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