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物質中のイオンや分子の振る舞いを理解するために重要な手段である固体NMRを利用して、固体中のイオンサイトとホスト構造の関係を解析する方法を提案した。まず、密度汎関数理論を用いた第一原理計算により分子動力学計算を行い、各時間ステップ得られた構造について、理論計算により、実験で観測できる固体ＮＭＲパラメータを求めた。次に、原子構造から理論計算で得られたＮＭＲパラメータを予測できる機械学習モデルを構築した。これによりイオンの運動に伴う伝導パスとホスト構造との関係を反映するＮＭＲパラメータを計算コストの高いＧＩＰＡＷ計算を行うことなく予測できるようにできた。
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