[16a-A36-1~5] Society 5.0を支えるサイバーフィジカルシステムの先端技術 - フィジカル空間を繋ぐ材料・デバイス・プロセス・回路・アプリケーション技術 -

10:15 〜 10:45

[16a-A36-2] パーシステントホモロジーを応用した機械学習ポテンシャルの開発

〇南谷 英美¹ (1.阪大産研)

キーワード：

トポロジカルデータ解析、機械学習ポテンシャル

近年、マルチスケールなトポロジー特徴を定量化できる点を応用し、パーシステントホモロジーから得られた情報を機械学習モデルの入力とすることで、物性予測に結びつける試みが進められている。本講演ではとくに、物質のポテンシャルエネルギーを機械学習モデルで予測する、機械学習ポテンシャルへのパーシステントホモロジーの応用と、そのアモルファス物質での具体例を紹介する。