日本金属学会2024年秋期(第175回)講演大会

講演情報

公募シンポジウム講演

[S8] S8.機能コアの材料科学 V(2)

2024年9月19日(木) 09:00 〜 12:00 F会場 (全学教育推進機構講義B棟1階B118)

座長:石川 亮(東京大学)、丹羽 健(名古屋大学)

11:30 〜 11:45

[S8.22] グラフニューラルネットワークによる化学結合状態の予測

*中川 諒紀1、高原 泉1、柴田 基洋2、溝口 照康2 (1. 東大院工、2. 東大生研)

キーワード:GNN、化学結合、有機分子、マテリアルズインフォマティクス

本研究では、第一原理計算で得たデータベースを基にGNNを用いてOPを予測し、化学結合の性質を効率的に予測するモデルを開発しました。