講演情報
[23p-1BN-11]機械学習を援用したDPDシミュレーションのためのパラメータの非経験的算定の試み #2
〇土居 英男1、松岡 壮太1、奥脇 弘次1,2、畑⽥ 崚1、南 聡次朗1、栖原 涼輔1、望⽉ 祐志1,3 (1.立教大理、2.（株）JSOL、3.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予測することで、計算コスト削減を試みた。