ニューラルネットワーク分子動力学法の基礎とその材料設計への応用

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本セミナーでは、ニューラルネットワーク分子動力学法の特徴から、得意な計算対象や課題、対処方法など実践的な内容について解説いたします。

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プログラム

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. 計算科学の企業における意義と活用方法
    1. 計算科学シミュレーションの企業における意義
    2. 計算科学シミュレーションの応用例
    3. 計算科学を活用した高速スクリーニング
    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
    1. 従来の分子動力学法との違い
    2. 第一原理分子動力学法との比較
    3. Tight – Binding量子分子動力学法との比較
    4. ReaxFF反応力場分子動力学法との比較
    5. NNMD法の特徴1:第一原理計算に相当する精度で大規模計算が可能
    6. NNMD法の特徴2:パラメータ開発の困難さからの脱却
    7. NNMD法の特徴➂:多元素系への応用が可能
    8. NNMD法の特徴4:複雑な化学反応への応用が可能
    9. NNMD法の特徴5:ReaxFFでは困難な二次元材料への応用が可能
  3. ニューラルネットワーク分子動力学法の基礎
    1. 分子動力学法の基礎理論
    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
    4. ニューラルネットワークの基礎理論
    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
    3. NNMD法の多元素系への応用
    4. NNMD法の複雑な化学反応への応用
  5. 計算科学シミュレーションの今後の発展
    1. マルチフィジックス計算科学
    2. マルチスケール計算科学
    3. スーパーコンピュータ「富岳」成果創出加速プログラム
  6. 質疑応答・個別相談

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