講演情報
[21p-D901-19]機械学習を援用したDPDシミュレーションのための非経験的算定
〇土居 英男1、松岡 壮太1、奥脇 弘次1、畑田 崚1、南 聡次朗1、栖原 涼輔1、望月 祐志1,2 (1.立教大理、2.東⼤⽣研)
キーワード：
散逸粒子動力学シミュレーション,フラグメント分子軌道法,機械学習
最近、マテリアルサイエンスと創薬の分野では、高機能な材料の開発が求められている。散逸粒子動力学シミュレーションは相互作用を表現するパラメータが必要であり、パラメータを開発する時、分子同士の相互作用エネルギー計算がボトルネックになっていた。そのため、我々は機械学習を使って相互作用エネルギー計算を代替することで、計算時間を短縮することを試みた。