Project/Area Number |
23H03415
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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Allocation Type | Single-year Grants |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 60100:Computational science-related
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Research Institution | Toyota Technological Institute |
Principal Investigator |
椎原 良典 豊田工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (90466855)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
森 英喜 産業技術短期大学, その他部局等, 講師 (00456998)
松中 大介 信州大学, 学術研究院工学系, 教授 (60403151)
都留 智仁 国立研究開発法人日本原子力研究開発機構, 原子力科学研究部門 原子力科学研究所 原子力基礎工学研究センター, 研究主幹 (80455295)
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Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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Budget Amount *help |
¥17,940,000 (Direct Cost: ¥13,800,000、Indirect Cost: ¥4,140,000)
Fiscal Year 2023: ¥5,070,000 (Direct Cost: ¥3,900,000、Indirect Cost: ¥1,170,000)
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Keywords | 機械学習 / 分子動力学法 / 第一原理計算 / 格子欠陥 / 原子エネルギー |
Outline of Research at the Start |
機械学習分子動力学法は,高精度,高速で高い汎用性を持つ革新的な原子シミュレーション法であるが,その核となる機械学習ポテンシャルの構築は決して容易でない.この問題を解決するために,本提案では,「第一原理原子エネルギーを用いて自律的(オートノマス)な機械学習分子動力学法を構築すること」を目的とした.新奇な物理量である第一原理原子エネルギーを機械学習に導入することによって,原子シミュレーションの途中でプログラムが自律的に学習データを追加し自ら高精度化するシステムを実現する.本研究の完遂により,幅広い分野の材料開発にイノベーションを創出しうる革新的数値計算技術の実現を目指す.
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