| 研究領域 | 「学習物理学」の創成－機械学習と物理学の融合新領域による基礎物理学の変革 |
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| 研究課題/領域番号 |
25H01505
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| 研究種目 |
学術変革領域研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
学術変革領域研究区分(Ⅱ)
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
吉留 崇 東北大学, 工学研究科, 准教授 (90456830)
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| 研究期間 (年度) |
2025-04-01 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2025年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2025年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 水和 / タンパク質 / 深層学習 / シミュレーション |
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| 研究開始時の研究の概要 |
独自の「深層学習に基づく高速な水和理論」（Ito & Yoshidome, IUPAB 2024、吉留、第4回学術変革領域「学習物理」物性関係討論会 2025）を発展させ、高速なタンパク質シミュレーション手法を開発する。既存のタンパク質全原子シミュレーションでは数十万個の運動方程式を数値的に解くことになり、タンパク質折り畳みの時間スケールに到達することが極めて困難である。これに対し本研究では、独自の水和理論の導入により、水分子の運動方程式計算を不要にすることでタンパク質シミュレーションを高速化し、タンパク質折り畳みの時間スケールへの到達を目指す。
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