| 研究課題/領域番号 |
24K07212
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分18010:材料力学および機械材料関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
泉 聡志 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (30322069)
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| 研究分担者 |
榊間 大輝 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 助教 (50884194)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2026年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2025年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2024年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | 分子動力学 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
近年、応用が進む分子動力学の大きな課題は、原子間ポテンシャルの精度である。ニューラルネットワークポテンシャル(NNP)など表現力の高いポテンシャルも提案されているが、本質的な問題は、必要十分な教師データが用意出来ないという点である。
本研究では、結晶／欠陥構造の分子動力学計算の結果と教師データとの類似性を識別するグラフ畳み込みニューラルネットワークを開発し、原子間ポテンシャルが対象とする現象を適切に学習しているかを分析する。さらに、その結果をもとに不足している教師データの原子構造を生成するニューラルネットワークの開発を行う。
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