第一原理計算と機械学習を用いた材料設計セミナー:名古屋大学・大戸達彦先生_2024年5月29日オンライン配信
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Zoom見逃し視聴あり

オンライン受講/見逃視聴なし → 

オンライン受講/見逃視聴あり → 


第一原理計算の基礎と応用がわかる!
触媒開発への第一原理/機械学習の活用方法もご紹介します。

第一原理計算と機械学習を用いた材料設計

~基礎原理から機械学習力場活用の最新動向まで~

<Zoomによるオンラインセミナー:見逃し視聴あり>

講師

名古屋大学 大学院工学研究科 准教授 博士(工学) 大戸 達彦 先生

<その他関連セミナー>
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日時・会場・受講料

●日時 2024年5月29日(水) 12:30-16:30
●会場 会場での講義は行いません。
●受講料
  【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】:1名41,800円(税込(消費税10%)、資料付)
  *1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,800円

  【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:1名47,300円(税込(消費税10%)、資料付)
  *1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円

      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・録画行為は固くお断り致します。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

※配布資料等について

●配布資料はPDF等のデータで配布致します。ダウンロード方法等はメールでご案内致します。
・配布資料に関するご案内は、開催1週前~前日を目安にご連絡致します。
・準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
 (土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)
・セミナー資料の再配布は対応できかねます。必ず期限内にダウンロードください。

●当日、可能な範囲でご質問にお答えします。(全ての質問にお答えできない可能性もございます。何卒ご了承ください。)
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売などは禁止致します。
●ご受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールアドレス宛にお問い合わせください。
req@johokiko.co.jp

オンラインセミナーご受講に関する各種案内(ご確認の上、お申込みください。)
・PC/タブレット/スマートフォン等、Zoomが使用できるデバイスをご用意ください。
・インターネット 回線速度の目安(推奨) 下り:20Mbps以上
・開催が近くなりましたら、Zoom入室URL、配布資料、当日の流れなどをメールでご連絡致します。開催前日(営業日)の12:00までにメールが届かない場合は必ず弊社までご一報ください。
・受講者側のVPN、セキュリティ設定、通信帯域等のネットワーク環境ならびに使用デバイスの不具合については弊社では対応致しかねますので予めご了承ください。

Zoom
Zoom使用に関する注意事項(クリックして展開)
・公式サイトから必ず事前のテストミーティングをお試しください。
 → 確認はこちら
 →Skype/Teams/LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomで音声が聞こえない、
  カメラ・マイクが使えない等の事象が起きる可能性がございます。
  お手数ですが、これらのアプリは閉じた状態にてZoomにご参加ください。
 →音声が聞こえない場合の対処例

・Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です。
 →参加方法はこちら
 →一部のブラウザは音声が聞こえない等の不具合が起きる可能性があります。
  対応ブラウザをご確認の上、必ず事前のテストミーティング をお願いします。
  (iOSやAndroidOS ご利用の場合は、アプリインストールが必須となります)

見逃し視聴あり
申込み時に(見逃し視聴あり)を選択された方は、見逃し視聴が可能です。
(クリックして展開)
・見逃し視聴ありでお申込み頂いた方は、セミナーの録画動画を一定期間視聴可能です。
・セミナーを復習したい方、当日の受講が難しい方、期間内であれば動画を何度も視聴できます。
・原則、遅くとも開催4営業日後までに録画動画の配信を開始します(一部、編集加工します)。
・視聴期間はセミナー開催日から4営業日後を起点に1週間となります。
 ex) 2/6(月)開催 セミナー → 2/10(金)までに配信開始 → 2/17(金)まで視聴可能
 ※メールにて視聴用URL・パスワードを配信します。配信開始日を過ぎてもメールが届かない場合は必ず弊社までご連絡ください。
 ※準備出来しだい配信致しますので開始日が早まる可能性もございます。その場合でも終了日は変わりません。
  上記例の場合、2/8(水)から開始となっても2/17まで視聴可能です。
 ※GWや年末年始・お盆期間等を挟む場合、それに応じて弊社の標準配信期間設定を延長します。
 ※原則、配信期間の延長は致しません。
 ※万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、
  (見逃し視聴あり)の方の受講料は(見逃し視聴なし)の受講料に準じますので、ご了承ください。
 →見逃し視聴について、こちらから問題なく視聴できるかご確認ください。(テスト視聴動画へ) パスワード「123456」 

セミナーポイント

■はじめに
最近、機械学習を援用することで第一原理計算を活用した物質設計の可能性が大きく広がっている。本セミナーでは、第一原理計算と機械学習力場の基礎を解説し、講演者の研究事例を中心に、理論計算を用いて材料設計にどのようにアプローチできるかを解説する。具体的な事例としては、多種の元素を含む水分解触媒の探索・設計と、既存の古典力場の適用が難しい複雑な固液界面における分子動力学法の活用について紹介する。

■想定される主な受講対象者
・第一原理計算と機械学習を用いた物質探索や活用事例に興味のある方
・元素戦略や触媒開発に興味のある方
・分子動力学シミュレーションに興味のある方

■必要な予備知識
・量子力学に関する基本的な知識があることが望ましい

■本セミナーに参加して修得できること
・第一原理計算の基礎と応用に関する知識
・「機械学習力場」の概念・作成方法・応用に関する知識
・触媒開発への第一原理/機械学習の活用方法
・機械学習分子動力学法の先端活用事例

セミナー内容

1.第一原理計算の基礎と触媒性能評価への活用
    
  1) 密度汎関数法の基礎
  2) なぜ第一原理計算が有用か
  3) 触媒活性評価のための第一原理計算

2.分子動力学法の基礎と現状

  1) 全原子分子動力学シミュレーション
  2) 古典分子動力学法と第一原理分子動力学法
     a) 古典分動力学法
     b) 第一原理分子動力学法
  3) 分子動力学計算の活用事例
     a) 構造探索手法としての分子動力学計算
     b) 分子動力学計算を用いた物理量の計算

3.機械学習力場の基礎

  1) 機械学習力場の必要性
  2) カーネル回帰型
     a) 概論
     b) GAP-SOAP
     c) sGDML
  3) ニューラルネットワーク型
     a) 概論
     b) 局所記述子型ニューラルネットワーク
     c) グラフニューラルネットワーク
  4) 利用可能な機械学習力場の概況

4.触媒性能評価への活用事例

  1) 固体高分子型水電解
  2) 水電解の仕組みと触媒の学術研究動向
  3) 卑金属電極触媒の開発戦略
  4) 高エントロピー合金触媒の作製と評価
  5) 9元合金の機械学習力場の構築
  6) 機械学習力場を援用した触媒活性評価

5.複雑系の分子動力学計算への活用事例

  1) 第一原理的手法の必要性と限界
  2) コンカレントラーニング法
  3) 固液界面への機械学習分子動力学法の活用


講師紹介

【略歴】
2013/3 東京大学大学院工学系研究科
化学システム工学専攻にて博士(工学)取得
2013/4-2013/5 学振特別研究員PD(産総研)
2013/6-2023/2 大阪大学大学院基礎工学研究科 助教
2023/3-現職
学位取得後から現在に至るまで、第一原理計算を用いた表面/界面現象の解明と材料設計に従事

【専門】
第一原理計算/分子動力学計算/機械学習

【本テーマ関連学協会での活動】
理論化学会 会誌編集委員

セミナー番号:AD240539

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