計算科学の基礎と結晶構造探索を利用した材料設計

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本セミナーでは、マテリアルズインフォマティクスと材料設計を中心に、第一原理計算と機械学習ポテンシャルの活用および結晶構造探索について解説いたします。

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プログラム

本講演では、マテリアルズインフォマティクスと材料設計を中心に、第一原理計算と機械学習ポテンシャルの活用、および結晶構造探索について議論する。  まず、第一原理計算の基本概念とその応用について説明し、それを補完する手法として機械学習ポテンシャルを紹介する。これにより、大規模な材料シミュレーションを高精度かつ低コストで実行可能となる。  次に、結晶構造探索に焦点を当て、代表的な探索アルゴリズムについて解説する、特に、ランダムサーチ、進化的アルゴリズム、および組成可変型進化的アルゴリズムの特徴と適用例を示し、それぞれの利点と課題について考察する。また、具体的な結晶構造探索の事例を紹介し、実際の材料設計への応用可能性を議論する。  本講演を通じて、計算科学とデータ科学を融合させた材料探索の最前線を概観し、今後の材料設計における展望を示す。

  1. マテリアルズインフォマティクスと材料設計
  2. 第一原理計算と機械学習ポテンシャル
    1. 第一原理計算
    2. 機械学習ポテンシャル
  3. 結晶構造探索
    1. 構造探索アルゴリズム
      1. ランダムサーチ
      2. 進化的アルゴリズム
      3. 組成可変型進化的アルゴリズム
    2. 結晶構造探索例

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