第一原理計算と機械学習を活用した材料設計と応用展開

セミナー趣旨

最近、機械学習を援用することで第一原理計算を活用した物質設計の可能性が大きく広がっている。物質に関する経験的な知識から出発するシミュレーションは、適用範囲に限界があるが、泰一原理計算は対象を選ばないものの計算コストが高いことが問題であった。機械学習を活用すると、その計算コストの問題を克服できる可能性が高まる。本セミナーでは、第一原理計算と機械学習力場の基礎を解説し、講演者の研究事例を中心に、理論計算を用いて材料設計にどのようにアプローチできるかを解説する。具体的な事例としては、多種の元素を含む水分解触媒の探索・設計と、既存の古典力場の適用が難しい複雑な固液界面における分子動力学法の活用について紹介する。

受講対象・レベル

第一原理計算を用いた物質設計や機械学習に興味のある方

必要な予備知識

大学学部レベルの量子力学の知識があることが望ましいです

習得できる知識

・第一原理計算の基礎と応用に関する知識
・「機械学習力場」の概念・作成方法・応用に関する知識
・触媒開発への第一原理/機械学習の活用方法
・機械学習分子動力学法の先端活用事例

セミナープログラム

1.　第一原理計算の基礎と触媒性能評価への活用
　1-1. 密度汎関数法の基礎
　1-2. なぜ第一原理計算が有用か
　1-3. 触媒活性評価のための第一原理計算

2. 分子動力学法の基礎と現状
　2-1. 全原子分子動力学シミュレーション
　2-2. 古典分子動力学法と第一原理分子動力学法
　2-3. 分子動力学計算の活用事例

3. 機械学習力場の基礎
　3-1. 機械学習力場の必要性
　3-2. カーネル回帰型
　3-3. ニューラルネットワーク型
　3-4. 汎用機械学習力場と、よく用いられる機械学習力場の概況

4. 触媒性能評価への活用事例
　4-1. 固体高分子型水電解
　4-2. 水電解の仕組みと触媒の学術研究動向
　4-3. 卑金属電極触媒の開発戦略
　4-4. 高エントロピー合金触媒の作製と評価
　4-5. 9元合金の機械学習力場の構築
　4-6. 機械学習力場を援用した触媒活性評価

5. 複雑系の分子動力学計算への活用事例
　5-1. 第一原理的手法の必要性と限界
　5-2. コンカレントラーニング法
　5-3. 固液界面への機械学習分子動力学法の活用

キーワード：
第一原理計算,触媒性能評価,分子動力学,機械学習,AI,材料設計,講演,セミナー,研修

セミナー講師

名古屋大学大学院工学研究科　准教授　博士（工学）　大戸 達彦　氏

【略歴】
2013/6 – 2023/2 大阪大学大学院基礎工学研究科　助教
2023/3- 現職

セミナー受講料

49,500円（税込、資料付）
■ 会員（案内）登録していただいた場合、通常1名様申込で49,500円（税込）から
　★1名で申込の場合、46,200円（税込）へ割引になります。
　★2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計49,500円（2人目無料）です。

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