2024 Annual Meeting

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Oral presentation

III. Fission Energy Engineering » 305-1 Computational Science and Engineering

[3M06-10] Machine Learning

Thu. Mar 28, 2024 2:45 PM - 4:05 PM Room M (21Bildg.4F 21-424)

Chair:Mikio Sakai(UTokyo)

2:45 PM - 3:00 PM

[3M06] The development of Integrated machine-learning molecular dynamics system and its applications

*Masahiko Okumura1 (1. JAEA)

Keywords:Machine Learning, Molecular Dyanmics

機械学習分子動力学法は原子力分野でも注目を集めている、高精度かつ低計算コストを実現した原子スケールシミュレーション手法であるが、まだ誰でも使いるという手法ではない。そこで発表者らは現在、誰でも機械学習分子動力学法を実施可能なシステム「統合分子動力学法システム」の開発を進めている。本発表では、システムの概要や開発の進捗状況、実際の使い方、そして、一般的にシミュレーションで扱うのが難しい物質への適用例として、極性分子のアモルファス状態であるアモルファス状態の氷についての機械学習分子動力学法シミュレーションの結果を示す。

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