人工知能技术を活用した物质の原子?电子构造解析
- 1.7 量子計算
- 3.2 数物系科学
- 3.3 工学
- 3.4 化学
溝口 照康
生产技术研究所
教授
物质を构成する原子と电子は、物质の机能や反応を决定する重要な役割を果たしています。そのような物质の原子?电子构造を解析するには量子化学计算が用いられてきました。我々は人工知能技术と、量子化学计算、ナノ计测を融合し、物质の原子?电子构造を高速かつ高精度に解析するための手法を开発しています。
溝口 照康
溝口 照康
プロジェクトに関する鲍搁尝
共同実施者
产业技术総合研究所（础滨厂罢）
主な関连论文
- "Accurate prediction of bonding properties by a machine learning–based model using isolated states before bonding" E. Suzuki, K. Shibata, and T. Mizoguchi Appl. Phys. Exp. 14 (2021) 085503-1-6 doi: 10.35848/1882-0786/ac083b.
- "Dataset on structure and physical properties of stable diatomic systems based on van der Waals density functional method" K. Shibata, E. Suzuki, and T. Mizoguchi Data in Brief, 36 (2021) 106968.
- "Quantum Deep Field: Data-Driven Wave Function, Electron Density Generation, and Atomization Energy Prediction and Extrapolation with Machine Learning" M. Tsubaki and T. Mizoguchi Phys. Rev. Lett., 125 (2020) 206401-1-6.
- "Fast and Accurate Molecular Property Prediction: Learning Atomic Interactions and Potentials with Neural Networks" M. Tsubaki and T. Mizoguchi J. Phys. Chem. Lett., 9 (2018), 5733-5741.
関连する厂顿骋蝉项目
问い合わせ先
- 担当： 溝口 照康
- メールアドレス： teru[at]iis.u-tokyo.ac.jp
※摆补迟闭を蔼に置き换えてください
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