日本金属学会2023年秋期(第173回)講演大会

講演情報

ポスターセッション

11.計算科学 » 計算科学

[P] P178~P184

2023年9月19日(火) 15:00 〜 16:30 とやま自遊館1階ホール (とやま自遊館1階ホール)

15:00 〜 16:30

[P181] グラフニューラルネットワークを使用した深層学習モデルによる 分子動力学シミュレーションの物理量予測

*野田 航汰1、澁田 靖2 (1. 東大工(院生)、2. 東大工)

キーワード: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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