構造トポロジー情報を応用した靭やかな機械学習力場の構築
| 体系的番号 |
JPMJPR2198 |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJPR2198 |
研究代表者 |
南谷 英美 自然科学研究機構, 分子科学研究所, 准教授
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| 研究期間 (年度) |
2021 – 2024
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| 概要 | アモルファスをターゲットに、トポロジーを応用した構造記述子による熱伝導率と剛性率の高精度予測とナノ構造との相関・因果関係の抽出を行います。異なる物性を支配するナノ構造の共通性の解明や、それらの物性が望ましい関係を持つ作成プロセスを同定することを目指します。さらに、トポロジカル構造記述子を応用した、乱れた構造に強い機械学習力場を構築し、マルチスケールシミュレーションの基盤を作ります。
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| 研究領域 | 力学機能のナノエンジニアリング |
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