機械学習を活用した有機固相転移の計画的創出

研究課題

戦略的な研究開発の推進戦略的創造研究推進事業 ACT-X

体系的番号	JPMJAX23DD
DOI	https://doi.org/10.52926/JPMJAX23DD
研究代表者	谷口卓也早稲田大学, データ科学センター, 准教授（任期付）
研究期間 (年度)	2023 – 2025
概要	本研究ではDFTを代替する機械学習ポテンシャルを用いて、効率的かつDFTに近い精度でMDシミュレーションを行い、有機固体の未知の構造相転移を創出します。特に、温度変化および応力印加によって発現する構造相転移に注目し、計算機上でスクリーニングを実施してから実験による検証・機能評価を行います。
研究領域	トランススケールな理解で切り拓く革新的マテリアル

報告書

(1件)

2023 年次報告書 ( PDF )

主な研究成果
(3件)

すべて雑誌論文 (3件) (査読あり 3件、オープンアクセス 3件)

[雑誌論文] Knowledge distillation of neural network potential for molecular crystals2024
- 著者名
  Takuya Taniguchi
- 雑誌名
  
  Faraday Discussions
- 査読あり / オープンアクセス
[雑誌論文] Proton Conduction in Chiral Molecular Assemblies of Azolium?Camphorsulfonate Salts2024
- 著者名
  Chisato Sato, Shun Dekura, Hiroyasu Sato, Kohei Sambe, Takashi Takeda, Takuya Kurihara, Motohiro Mizuno, Takuya Taniguchi, Jiabing Wu, Takayoshi Nakamura, Tomoyuki Akutagawa
- 雑誌名
  
  Journal of the American Chemical Society
- 査読あり / オープンアクセス
[雑誌論文] Machine Learning-Driven Optimization of Output Force in Photo-Actuated Organic Crystals2024
- 著者名
  Kazuki Ishizaki, Toru Asahi, Takuya Taniguchi
- 雑誌名
  
  Digital Discovery
- 査読あり / オープンアクセス