日本金属学会2023年秋期(第173回)講演大会

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ポスターセッション

11.Computational Science » Computational Science

[P] P178~P184

Tue. Sep 19, 2023 3:00 PM - 4:30 PM Hall, 1st Flr. at "TOYAMA Jiyukan " (Hall, 1st Flr. at "TOYAMA Jiyukan ")

3:00 PM - 4:30 PM

[P181] Prediction of physical properties in molecular dynamics simulations using deep learning models with graph neural networks

*Kota NODA1, Yasushi SHIBUTA2 (1. Univ. Tokyo (Graduate Student), 2. Univ. Tokyo)

Keywords:分子動力学法、固液共存系、機械学習、グラフニューラルネットワーク

本研究では金属固液共存系のMDシミュレーション結果をもとに、グラフニューラルネットワーク(GNN)を含む機械学習モデルを活用し、MDのマクロ物理量を求めるためのポスト処理を代替する手法の構築を試みた。

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