研究課題/領域番号 |
23H03415
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 補助金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分60100:計算科学関連
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研究機関 | 豊田工業大学 |
研究代表者 |
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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研究分担者 |
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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研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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配分額 *注記 |
17,940千円 (直接経費: 13,800千円、間接経費: 4,140千円)
2023年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
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キーワード | 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 |
研究開始時の研究の概要 |
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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