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研究キーワード:早稲田大学における「計算機シミュレーション」 に関係する研究一覧:2件
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発表日:2025年10月23日
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機械学習で結晶構造の予測精度を2倍に向上
医薬品や機能性有機材料の開発を加速する新手法を開発
早稲田大学データ科学センターの谷口卓也(たにぐちたくや)准教授、同大学大学院先進理工学研究科一貫制博士課程3年の深澤亮(ふかさわりょう)らの研究グループ(以下、本研究グループ)は、このたび機械学習を使って有機分子の結晶構造予測※1の成功率を向上させることに成功しました。有機分子の結晶構造を予測することは医薬品や機能性材料の開発に重要ですが、膨大な計算コストが課題でした。本研究では、機械学習を用いて有望な結...
キーワード:ニューラルネットワーク/ワークフロー/機械学習/最適化/対称性/量子化/計算機シミュレーション/相転移/太陽/分子構造/量子化学/量子化学計算/ディスプレイ/有機エレクトロニクス/有機太陽電池/有機半導体/分子性固体/有機分子/ACT/ファンデルワールス力/電子デバイス/有機EL/有機材料/ボトルネック/太陽電池/電気伝導/電子状態/電池/有機結晶/電気伝導性/シミュレーション/ニューラルネット/機能性材料/結晶化/多孔質/多孔質材料/半導体/インフォマティクス/構造予測/機能性/結晶構造/コンフォメーション/医薬品開発
他の関係分野:情報学数物系科学化学総合理工工学総合生物農学
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発表日:2025年4月15日
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力学系の内部構造を解析する深層学習を開発
~物理現象や複雑システムの理解や解析に期待~
北海道大学大学院情報科学研究院の松原 崇教授、早稲田大学理工学術院の吉村浩明教授、神戸大学大学院理学研究科の谷口隆晴教授、大阪大学大学院基礎工学研究科修士課程のコスロービアン・ラグミックアルマン氏らの研究グループは、機械系や電気系など様々な物理ドメインのシステムが結合した力学系*1を、高精度かつ統一的に表現できる新たな深層学習*2手法「ポアソン=ディラック ニューラルネットワーク(PoDiNNs)...
キーワード:電力制御/AI/ニューラルネットワーク/機械学習/最適化/深層学習/社会システム/微分方程式/偏微分方程式/対称性/計算機シミュレーション/内部構造/保存則/力学系/エナンチオマー/二量体/キラル/物理化学/キャパシタ/力制御/温度依存性/固体化学/単結晶/シミュレーション/ニューラルネット/マルチフィジックス/モデル化/ロボット/ロボット工学/結晶化/自動車/冗長性/振動解析/単結晶X線構造解析/X線構造解析/結晶構造/ニューロン/サリドマイド/医薬品開発/神経細胞
他の関係分野:情報学複合領域数物系科学化学工学総合生物農学
早稲田大学 研究シーズ