| 研究課題/領域番号 |
23K13702
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分32010:基礎物理化学関連
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| 研究機関 | 北海道大学 |
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研究代表者 |
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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 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2025年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2024年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2023年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
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| キーワード | NNP / Reaction Design / MLFF / Reaction path network |
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| 研究開始時の研究の概要 |
Innovative chemical reactions are essential tools for humanity's upcoming challenges. This project aims to combine the latest Machine Learning technology (Neural Network Potentials) with efficient reaction path search algorithms, to accelerate the design and discovery of novel chemical reactions.
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