日本金属学会2022年秋期(第171回)講演大会

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ポスターセッション

11.Computational Science » Computational Science

[P] P30~P36

Tue. Sep 20, 2022 1:00 PM - 2:30 PM FIT Arena

1:00 PM - 2:30 PM

[P32] Feature extraction and data reconstruction of atomic structure of polycrystalline materials with deep generative model

*Kohei SASE1, Kota NODA1, Yasushi SHIBUTA2 (1. Univ. Tokyo, 2. Univ. Tokyo)

Keywords:深層生成モデル、VAE、分子動力学、多結晶、データ復元、次元圧縮、原子構造

本研究では深層生成モデルを用いた潜在空間を介したMDシミュレーションの時間加速実現に向けて, MDデータから潜在空間への次元圧縮, および潜在空間からMDデータへのデータ復元の2つの検証を行なった.

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