Project/Area Number |
23K28105
|
Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
|
Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 60100:Computational science-related
|
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)
|
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
森 英喜 産業技術短期大学, その他部局等, 准教授 (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)
|
Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2026-03-31
|
Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
|
Budget Amount *help |
¥12,870,000 (Direct Cost: ¥9,900,000、Indirect Cost: ¥2,970,000)
Fiscal Year 2025: ¥7,280,000 (Direct Cost: ¥5,600,000、Indirect Cost: ¥1,680,000)
Fiscal Year 2024: ¥5,590,000 (Direct Cost: ¥4,300,000、Indirect Cost: ¥1,290,000)
|
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で汎用性に富む原子シミュレーション法であるが,その構築は容易ではなく,高度なノウハウと大量の計算資源を必要とする.この問題の解決を目指す本研究課題では,自律的に機械学習データを追加し自らを高精度化できるシステムの構築を目的とする.その特徴は,決して一般的物理量でない原子エネルギーを学習の対象とすることにある.システムの構築と異なる合金系での手法検証を通じて,材料開発における革新的技術の実現を目指す.
|