[15p-P06-1~15] 23 Joint Session N "Informatics" (Poster)

[15p-P06-3] NMR chemical shift prediction using machine learning interatomic potentials

〇Hirotaka Yonezawa¹ (1.PFCC, Inc.)

Keywords:

machine learning interatomic potentials (MLIPs),Nuclear Magnetic Resonance (NMR),materials informatics

NMRは有機分子の構造決定には欠かせない測定装置であり、そのスペクトル予測手法の研究開発が行われてきた。既存の手法では対象原子周辺の局所環境の表現が不十分であることが課題となっているが、多様なデータセットを学習した汎用的な機械学習ポテンシャルを活用することで、より繊細に表現可能と期待される。当日はデータセット構築・検証、特徴量の構築・分析、および機械学習モデルの比較と展望について議論する。