講演情報

15:00 〜 16:30

[P181]グラフニューラルネットワークを使用した深層学習モデルによる分子動力学シミュレーションの物理量予測

*野田航汰¹、澁田靖² (1. 東大工(院生)、2. 東大工)

分子動力学法、固液共存系、機械学習、グラフニューラルネットワーク

本研究では金属固液共存系のMDシミュレーション結果をもとに、グラフニューラルネットワーク(GNN)を含む機械学習モデルを活用し、MDのマクロ物理量を求めるためのポスト処理を代替する手法の構築を試みた。