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多くのメゾスケールの計算手法は原子スケールの情報は粗視化され、失われている。その主な原因は計算コストにある。本研究では機械学習を用いることで、原子スケールの情報を効率的にメゾスケールの計算に取り入れることにより、比較的容易に原子スケールの情報を取り入れたメゾスケールの計算が行える枠組みを構築することを目的とした。原子スケールの情報をマルチスケールの計算に組み込むことで従来の計算手法よりも精度良く材料内部の組織変化を予測することに成功した。また、機械学習を用いることでメゾスケールの計算で問題となっている異なる相間の局所平衡の計算が容易になることも明らかとなった。
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