セッション詳細

[9a-N304-1~11]18.1 マテリアルズインフォマティクス

2026年9月9日(水) 9:00 〜 12:00
N304 (総合教育棟 N棟)

[9a-N304-1]Tersoff-NNポテンシャルによる液体Siの局所構造とボンドオーダー分布の解析

〇(DC)西村 祐亮1、久保田 翔1、渡邉 孝信1 (1.早大理工)

[9a-N304-2]機械学習ハイブリッドポテンシャル「Tersoff-NN」のSi表面構造に対する表現能力の検討

〇(M2)久保田 翔1、西村 祐亮1、渡邉 孝信1 (1.早大理工)

[9a-N304-3]HSE精度ΔラーニングモデルによるCaTiO3の誘電率予測

〇(M2)吉持 幸毅1、Alex Kutana1、陣内 亮典1、旭 良司1 (1.名大工)

[9a-N304-4]フッ化物イオン正極材料SrFeO2Fxの局所構造予測と充放電安定性解析

〇(M1)澁澤 昴1、Alex Kutana1、旭 良司1 (1.名大院工)

[9a-N304-5]A Machine Learning Compatible Workflow to Optimize Free Energy Models using Experimental Phase Equilibria Data

〇(P)Wenhao Zhang1, Yusuke Matsuoka1, Taichi Abe1 (1.NIMS)

[9a-N304-6]Electric-Field-Induced Switching Behavior in Antiferroelectric PbZrO3 via Machine Learning Potential Molecular Dynamics

〇ChihLun Hsu1, Ryotaro Sahashi1, Po-Yen Chen1, Teruyasu Mizoguchi1,2 (1.Univ. of Tokyo Eng., 2.Univ. of Tokyo IIS)

[9a-N304-7][第60回講演奨励賞受賞記念講演] BaTiO3の電場印加分子動力学における機械学習力場の汎関数依存性

〇佐橋 遼太朗1、Chen Po-Yen1、溝口 照康1,2 (1.東京大工、2.東京大生研)

[9a-N304-8]機械学習原子間ポテンシャルを用いたフッ酸水溶液の解離自由エネルギー解析

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)

[9a-N304-9]Deep Potential 分子動力学法による B₂O₃ 融液表面の boroxol 環偏在解析

〇大塚 順1 (1.住友電気工業株式会社)

[9a-N304-10]Atom-Resolved Electromechanics of Single-Domain and Domain-Wall Switching in Bilayer Hexagonal Boron Nitride via Deep Learning Potentials

〇Yinan Wang1,2, Poyen Chen1,2, Mizoguchi Teruyasu1 (1.IIS. U-Tokyo, 2.Eng. U-Tokyo)

[9a-N304-11]汎用機械学習ポテンシャルによるイオン結合性固溶体の構造スクリーニング

〇(D)酒井 拓1、市場 友宏1、前園 涼2、本郷 研太3 (1.北陸先端大、2.東京科学大、3.北陸先端大計算セ)