| 研究課題/領域番号 |
20H00588
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(A)
|
| 配分区分 | 補助金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
中区分60:情報科学、情報工学およびその関連分野
|
|---|
| 研究機関 | 九州大学 |
|---|
研究代表者 |
青木 百合子 九州大学, 総合理工学研究院, 教授 (10211690)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
|
| 配分額 *注記 |
45,370千円 (直接経費: 34,900千円、間接経費: 10,470千円)
2022年度: 13,130千円 (直接経費: 10,100千円、間接経費: 3,030千円)
2021年度: 14,820千円 (直接経費: 11,400千円、間接経費: 3,420千円)
2020年度: 17,420千円 (直接経費: 13,400千円、間接経費: 4,020千円)
|
|---|
| キーワード | 量子化学 / Elongation法 / 粗視化シミュレーション / 散逸分子動力学 / マルチスケール計算 / 機能性高分子設計 / 理論化学 / 電子状態 / マルチスケール / 相分離 / 散逸粒子動力学法 / 相分離シミュレーション / 励起状態 / 高分子 / 結合解離 / 高分子設計 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
計算科学分野におけるシミュレーションは、量子化学的扱いによるミクロな電子状態と、定性的なマクロ物性を狙う粗視化動力学などが、別世界で展開されている。しかしそれらをつなぐマルチスケールな汎用計算手法は世界的にも存在しない。申請者らが開発してきた超効率的かつ超高精度Elongation法の理論や技術を高度化し、分子動力学法や粗視化モデルと連成することによりメソスケールに拡張する。さらにElongation法により効率的に算出できる多くのデータを活用したニューラルネットワーク（NN)法を実行するELG-NN法を構築し、汎用性の高い高分子物性予測のためのマルチスケール量子シミュレータを構築する。
|
| 研究成果の概要 |
計算科学シミュレーションは、量子化学による微視的な電子状態と、メゾからマクロ領域における巨視的な物性を目指す粗視化ダイナミクスとが、別々の世界で展開されている。スーパーコンピュータや量子コンピュータのハードウェア開発は急速に進んでいるが、それらをつなぐソフトウェアはほぼ存在しない。
超高効率・高精度Elongation(ELG)法は、従来の量子科学の欠点（大量のデータ計算が困難）を克服する方法で、ELG法と機械学習を組み合わせることで、汎用性の高い独自のマルチスケール量子シミュレータを構築する。応用としてDNA-小分子探索、高分子間架橋反応、光分解、絡み合い高分子の機構・機能解明と設計を行う。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
計算化学および計算物理の分野はスパコンの発展とともに急速な進歩を遂げたものの、計算対象として、ミクロスケールとメゾスケールを連結する計算ソフトは未だ存在しない。機械学習等のAIが科学技術にも取り入れられる昨今にあるが、材料設計を行う上で、記述子として実験データしか頼れない状況ではAIの利用価値は低い。現実の材料が発現する物性はマクロ的に目に見える性質であっても、その原理は目に見えないミクロな電子構造分子構造に起因するものある。ミクロ～メゾ～ひいてはマクロをつないで計算するソフトを構築することは、企業が材料合成前に計算科学で設計できる意義、ミクロ情報から物性原理を見出す学理構築の意義がある。
|
