机械学习原子间ポテンシャル开発
- 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
材料の原子构造やその中での原子の动きを高精度かつ軽い计算负荷でシミュレーションできる原子间ポテンシャルを、第一原理计算データと机械学习を用いて开発します。
J. Chem. Phys. 147 (2017) 214106
プロジェクトに関する鲍搁尝
共同実施者
?分子科学研究所
?产业技术総合研究所
?ソウル国立大学（韩国）
?产业技术総合研究所
?ソウル国立大学（韩国）
主な関连论文
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.
関连する厂顿骋蝉项目
问い合わせ先
- 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
※摆补迟闭を蔼に置き换えてください
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