マルチスケール物性相関性の深層学習による生成的材料設計
| 体系的番号 |
JPMJAX24DB |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJAX24DB |
研究代表者 |
高原 泉 東京大学, 大学院工学系研究科, 大学院生
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| 研究期間 (年度) |
2024 – 2026
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| 概要 | 材料設計では、マクロスケールで発現する機能物性とナノスケールで発現する局所物性の相関関係を理解することが有効であると考えられます。本研究では、生成モデルの枠組みの中で、それらの異なる空間スケールにおける物性間の複雑な相関性を深層学習モデルに学習させ、より効果的に材料設計を行うことが可能な結晶材料生成モデルを構築することを目指します。
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| 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 |
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