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Physics Informed Machine Learning for Soft Matter

公募研究

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
研究課題/領域番号 25H01536
研究種目

学術変革領域研究(A)

配分区分補助金
審査区分 学術変革領域研究区分(Ⅱ)
研究機関京都大学

研究代表者

MOLINA JOHN  京都大学, 工学研究科, 助教 (20727581)

研究期間 (年度) 2025-04-01 – 2027-03-31
研究課題ステータス 交付 (2025年度)
配分額 *注記
2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
キーワードMachine Learning / Soft Matter / Inverse Problem / Polymer Melts / Stokes Flow
研究開始時の研究の概要

We will develop Machine-Learning assisted simulation methods for (A) entangled polymer melt flows and (B) Stokes flows (i.e., flows at small scales). For (A), we will infer the relationship between microscopic and macroscopic degrees of freedom, as well as optimize the flow. For (B) we will develop a probabilistic framework to infer the flow solution in complex environments, with moving boundaries, from partial/noisy data. These methods will be used to analyze (A) industrial polymer processing flows, as well as (B) Stokes flows typical of biological or colloidal systems.

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公開日: 2025-04-17   更新日: 2025-06-20  

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