2025年第72回応用物理学会春季学術講演会
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セッション詳細

一般セッション(口頭講演)23 合同セッションN「インフォマティクス応用」：23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

[16a-K505-1~9]23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

2025年3月16日(日) 9:00 〜 11:30
K505 (講義棟)
9:00 〜 9:15奨励賞エントリー

[16a-K505-1]Tersoff-NN：ボンドオーダーのみを機械学習するハイブリッド型ポテンシャルの開発（I）

〇(M2)西村 祐亮1、平井 健太郎1、渡邉 孝信1 (1.早大理工)
9:15 〜 9:30

[16a-K505-2]Tersoff-NN：ボンドオーダーのみを機械学習するハイブリッド型ポテンシャルの開発（II）

〇(M2)平井 健太郎1、西村 祐亮1、渡邉 孝信1 (1.早大理工)
9:30 〜 9:45

[16a-K505-3]機械学習分子動力学シミュレーションによる LSI 配線金属／絶縁体界面の熱抵抗評価

〇(B)久保田 翔1、西村 祐亮1、内藤 真慈1、渡邉 孝信1 (1.早大理工)
9:45 〜 10:00

[16a-K505-4]スピン状態を考慮したニューラルネットワークポテンシャルの開発

〇上野 航輝1、大内 暁1、市川 和秀1、網井 圭1、若杉 健介1 (1.パナソニックホールディングス(株))
10:00 〜 10:15

[16a-K505-5]機械学習原子間ポテンシャルを用いたフッ酸溶液のシミュレーション

〇久米 世大1,2、Rizka Nur Fadilla1、Harry Handoko Halim1、森川 良忠1 (1.阪大院工、2.SCREEN)
10:30 〜 10:45奨励賞エントリー

[16a-K505-6]ニューラルネットワークを用いた化学組成による実験値バンドギャップ予測のアンサンブル学習

〇増田 太一1、田辺 克明1 (1.京大工)
10:45 〜 11:00

[16a-K505-7]解釈可能な機械学習を活用した化学組成によるバンドギャップ予測

〇増田 太一1、田辺 克明1 (1.京大工)
11:00 〜 11:15

[16a-K505-8]機能性高分子の物性予測に適用可能な説明可能ニューラルネットワークの構築

〇(D)Phua Yin Kan1、藤ヶ谷 剛彦1,2,3、加藤 幸一郎1,2,4 (1.九大院工、2.九大CMS、3.九大I2CNER、4.九大RIIT)
11:15 〜 11:30

[16a-K505-9]XAIによる水素化物超伝導材料の探索

〇徳山 和映1、増田 太一1、宮本 奏汰1、田辺 克明1 (1.京大工)
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