【Live配信セミナー 7/9】ニューラルネットワーク分子動力学(NNMD)法の基礎と応用

＜セミナー　No.607423＞

ニューラルネットワーク分子動力学(NNMD)法の基礎と応用
～AI駆動型材料設計～

★ 複雑反応はどこまで再現できるのか？　-NNMD法によるアプローチと実例を詳解-

★ 高精度・大規模計算で実現するAI駆動型材料設計と高速スクリーニング技術を徹底解説！

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■講師

東北大学　金属材料研究所　計算材料学センター　センター長・教授　博士（工学）　久保 百司 氏

■聴講料

１名につき５５，０００円（消費税込・資料付き）　

１社２名以上同時申込の場合１名につき４９，５００円（税込）

大学、公的機関、医療機関の方には割引制度があります。詳しくはお問い合わせください。

■Live配信セミナーの受講について
・下記リンクから視聴環境を確認の上、お申し込みください。
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・当日は講師への質問することができます。可能な範囲で個別質問にも対応いたします。
・本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。
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プログラムあああああああああああああああああああああああああああああああああああああ

【講座概要】
ここ数年、AIと計算科学を組み合わせた「ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーション」が、大学などの研究機関のみならず、企業においても大きな注目を浴びています。特に、①第一原理計算と同等の計算精度で大規模計算が可能、②パラメータ開発の困難さからの脱却が可能、?8元素種を越えるような多元素系への適用が可能、④複雑な化学反応への対応が可能、⑤二次元材料への応用が可能、などニューラルネットワーク分子動力学法はこれまでの分子動力学法に比較して多くの長所を有することから、その産業応用が加速度的に広がっています。しかし、その進展が非常に速すぎるために、ニューラルネットワーク分子動力学法を基礎から学ぶ機会が十分に提供されていない現状があります。
そこで本講演では、ニューラルネットワーク分子動力学法の基礎から応用までの講義を中心に行うとともに、ニューラルネットワーク分子動力学法の特徴・長所、さらにはニューラルネットワーク分子動力学法が得意な計算対象や課題、うまく計算できなかった場合の対処方法についても説明をさせて頂き、今後、ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションを行う時に、どのようなことに気をつけて行けば良いのかなど実践的な内容についてお話をさせて頂きます。
聴講者の方には、ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションをいかに実際の企業における材料開発に応用可能であるか、どうすればニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションを企業で有効に活用できるのかの基礎と将来戦略を理解して頂けるものと考えています。なお、各聴講者の質問についても、可能な範囲で回答します。

【受講対象】
企業において、
①最近大きな注目が集まっているニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションをこれから活用してみたいと思っている方
②ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションに対して興味があり、従来の分子動力学シミュレーションと比較してどのような特徴・長所があるかを勉強したい方
③現在、ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションを活用しているが、うまく計算できなかった時に対応ができないので、その基礎を最初から勉強してみたいと思っておられる方
④ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションが得意な計算対象や課題は何か、さらには不得意な計算対象や課題は何かについて勉強したい方
⑤企業において、今後、ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションをどのように活用していけば良いのかの方向性と将来戦略について知見を得たい方
などを特に対象としていますが、ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションに少しでも興味がある方には、是非ご参加を頂ければと思っています。

【受講後習得できること】
①ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションを活用したこれまでの成功例
②従来の分子動力学シミュレーションと比較して、ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションの特徴・長所
③ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションの基礎・方法論・計算手順
④ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションでうまく計算できなかった場合の対処方法
⑤ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションが得意な計算対象や課題に加えて、不得意な計算対象や課題
⑥ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションを、企業においてどのように活用していけば良いのかの方向性と将来戦略
などの知見を得ることができます。

1.計算科学の企業における意義と活用方法
　1.1 計算科学シミュレーションの企業における意義
　1.2 計算科学シミュレーションの応用例
　1.3 計算科学を活用した高速スクリーニング
　1.4 計算科学シミュレーションによる特許戦略
　1.5 計算科学シミュレーションを活用した産学連携

2.ニューラルネットワーク分子動力学(NNMD)法の特徴
　2.1 従来の分子動力学法との違い
　2.2 第一原理分子動力学法との比較
　2.3 Tight-Binding量子分子動力学法との比較
　2.4 ReaxFF反応力場分子動力学法との比較
　2.5 NNMD法の特徴①：第一原理計算に相当する精度で大規模計算が可能
　2.6 NNMD法の特徴②：パラメータ開発の困難さからの脱却
　2.7 NNMD法の特徴③：多元素系への応用が可能
　2.8 NNMD法の特徴④：複雑な化学反応への応用が可能
　2.9 NNMD法の特徴⑤：ReaxFFでは困難な二次元材料への応用が可能

3.ニューラルネットワーク分子動力学法の基礎
　3.1 分子動力学法の基礎理論
　3.2 ニューラルネットワークの材料設計への応用例
　3.3 ニューラルネットワーク分子動力学法の概要
　3.4 ニューラルネットワークの基礎理論
　3.5 ニューラルネットワーク分子動力学法の歴史
　3.6 ニューラルネットワーク分子動力学法の基礎理論
　3.7 ニューラルネットワーク分子動力学法の計算手順

4.ニューラルネットワーク分子動力学(NNMD)法の応用例
　4.1 ニューラルネットワーク分子動力学(NNMD)シミュレータの開発
　4.2 NNMD法のマルチフィジックス現象への応用
　4.3 NNMD法の多元素系への応用
　4.4 NNMD法の複雑な化学反応への応用

5.計算科学シミュレーションの今後の発展
　5.1 マルチフィジックス計算科学
　5.2 マルチスケール計算科学
　5.3 スーパーコンピュータ「富岳」成果創出加速プログラム

【質疑応答】

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