[16p-PB02-1~15] 12.6 ナノバイオテクノロジー

[16p-PB02-14] 機械学習によるFMO-DPDシミュレーション向け有効パラメータの算定法の改良

〇松岡 壮太¹、土居 英男¹、奥脇 弘次¹、畑田 崚¹、南 聡次朗¹、栖原 涼輔¹、望月 祐志^1,2 (1.立教大理、2.東大生研)

キーワード：機械学習、フラグメント分子軌道計算、散逸粒子動力学シミュレーション

散逸粒子動力学(DPD)シミュレーションにおける有効相互作用パラメータ(χ)は、χパラメータ算定ワークフローシステム(FCEWS)により、フラグメント分子軌道(FMO)計算を用いた算定が可能となりました。しかし、FCEWSの利用コストはFMO計算が支配しており、その削減は重要な課題となっています。本研究では、機械学習による効率化を図り、ワークフローシステム(pre_fcews)として整備しました。