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第一原理計算とインフォマティクスの連携による無機半導体の理論解析

第一原理計算とインフォマティクスの連携による無機半導体の理論解析

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概要

本セミナーでは、第一原理計算や機械学習の基礎知識と共に、マテリアルズ・インフォマティクスの概要を解説する。また、半導体物質を対象とする第一原理計算・インフォマティクス応用の研究事例として、第一原理計算と結晶構造データベースとの連携による固体電解質の熱力学的安定性の理論解析、第一原理計算と組み合わせ最適化アルゴリズムとの連携による安定原子配置探索、および、機械学習原子間ポテンシャルによる大規模シミュレーションの研究成果を紹介いたします。

開催日

  • 2025年7月4日(金) 10時30分 ～ 16時30分

受講対象者

  • 第一原理計算および情報科学・機械学習を活用した材料研究に関心がある方
  • マテリアルズ・インフォマティクスの活用を検討されている方

修得知識

  • 材料科学研究における情報科学・機械学習の活用方法
  • 第一原理計算と情報科学・機械学習の連携による材料科学研究の方法

プログラム

　近年、あらゆる学術分野・産業界において情報科学・機械学習の応用が注目されている。特に材料科学においてはマテリアルズ・インフォマティクスという新しい学術分野が確立し、材料科学の発展や材料開発の加速化に貢献している。
　本セミナーでは、第一原理計算や機械学習の基礎知識と共に、マテリアルズ・インフォマティクスの概要を解説する。また、半導体物質を対象とする第一原理計算・インフォマティクス応用の研究事例として、第一原理計算と結晶構造データベースとの連携による固体電解質の熱力学的安定性の理論解析、第一原理計算と組み合わせ最適化アルゴリズムとの連携による安定原子配置探索、および、機械学習原子間ポテンシャルによる大規模シミュレーションの研究成果を紹介する。研究成果の紹介と併せて、材料科学研究において第一原理計算や情報科学・機械学習をどのように有効活用できるかを述べる

  1. 第一原理計算の基礎
    1. 第一原理計算の概要
    2. Born-Oppenheimer近似
    3. 密度汎関数理論
    4. Kohn-Sham方程式
    5. 交換相関汎関数
    6. 基底関数
    7. 入力パラメータ・計算条件
    8. 自己無撞着場
    9. 擬ポテンシャル
    10. 第一原理計算による材料シミュレーション
      1. 一点計算
      2. 構造最適化計算
      3. 状態密度解析
      4. バンド構造解析
      5. 電子密度解析
      6. スーパーセル法
      7. スラブモデル
      8. 遷移状態計算・反応経路解析
      9. 第一原理分子動力学法
    11. 第一原理計算の特徴
  2. 機械学習の基礎
    1. 機械学習の概要
    2. 機械学習の実行における基本技術
      1. データセット
      2. 特徴量エンジニアリング
      3. 機械学習モデルの性能評価
      4. 過学習と汎化
      5. 正則化
      6. アンサンブル学習
    3. 代表的な機械学習アルゴリズム
      1. ニューラルネットワーク
      2. ランダムフォレスト
      3. 勾配ブースティング決定木
  3. マテリアルズ・インフォマティクスの基礎
    1. “科学”のパラダイムシフト
    2. マテリアルズ・インフォマティクスとは何か?
    3. マテリアルズ・インフォマティクスの主な研究例
  4. 第一原理計算と結晶構造データベースに基づく蓄電池材料の安定相の理論解析
    1. Liイオン電池用固体電解質
    2. 第一原理計算と結晶構造データベースの連携によるハイスループット計算
    3. 凸包解析
    4. 固体電解質の熱力学的安定性の評価
    5. 過剰Liに伴う固体電解質の還元分解反応式の予測
  5. 第一原理計算と組み合わせ最適化アルゴリズムの連携による化合物半導体の安定原子配置の探索
    1. IV族混晶半導体
    2. 組み合わせ最適化アルゴリズム
    3. 第一原理計算と遺伝的アルゴリズムの連携方法
    4. SiGe混晶半導体の安定原子配置の探索
    5. SiGe混晶の安定構造における電子状態・物性解析
  6. 機械学習原子間ポテンシャルによる半導体中の大規模点欠陥クラスターのシミュレーション
    1. Si半導体中の点欠陥
    2. 機械学習原子間ポテンシャル
    3. 第一原理計算を用いた全エネルギー・力の訓練データの作成
    4. 原子空孔クラスター予測の機械学習型原子間ポテンシャルの精度評価
    5. 大規模原子空孔クラスターの形成エネルギーの理論的評価
    6. 格子間Siクラスター予測の機械学習型原子間ポテンシャルの精度評価
    7. 大規模格子間Siクラスターの形成エネルギーの理論的評価
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講師

  • 野田 祐輔 氏
    九州工業大学 大学院 情報工学研究院 電子情報通信工学研究系
    准教授
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主催

株式会社 シーエムシー・リサーチ
お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 45,000円 (税別) / 49,500円 (税込)
複数名
: 20,000円 (税別) / 22,000円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

案内割引・複数名同時申込割引について

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  • Eメール案内を希望する方
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 40,000円(税別) / 44,000円(税込)
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  • Eメール案内を希望しない方
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
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    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 148,500円(税込)

アカデミック割引

  • 1名様あたり 24,000円(税別) / 26,400円(税込)

学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院の教員、学生に限ります。

ライブ配信セミナーについて

  • 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
  • お申し込み前に、 Zoomのシステム要件 と テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
  • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
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