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ニューラルネットワーク分子動力学法の基礎とその応用展開

実践活用のための

ニューラルネットワーク分子動力学法の基礎とその応用展開

オンライン 開催

概要

本セミナーでは、ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーション活用の成功例、従来の分子動力学シミュレーション比較によるニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションの特徴・長所、ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションの基礎・方法論・計算手順、うまく計算できなかった場合の対処方法、今後の活用方法・将来戦略について、分かりやすく解説いたします。

開催日

  • 2025年7月24日(木) 10時30分16時30分

受講対象者

  • 最近大きな注目が集まっているニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションをこれから活用してみたいと思っている方
  • ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションに対して興味があり、従来の分子動力学シミュレーションと比較してどのような特徴・長所があるかを勉強したい方
    ➂現在、ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションを活用しているが、うまく計算できなかった時に対応ができないので、その基礎を最初から勉強してみたいと思っておられる方
  • ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションが得意な計算対象や課題は何か、さらには不得意な計算対象や課題は何かについて勉強したい方
  • 企業において、今後、ニューラルネット分子動力学シミュレーションをどのように活用していけば良いのかの方向性と将来戦略について知見を得たい方
  • ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションに関心がある方

修得知識

  • ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションを活用したこれまでの成功例
  • 従来の分子動力学シミュレーションと比較して、ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションの特徴・長所
  • ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションの基礎・方法論・計算手順
  • ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションでうまく計算できなかった場合の対処方法
  • ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションが得意な計算対象や課題に加えて、不得意な計算対象や課題
  • ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションを、企業においてどのように活用していけば良いのかの方向性と将来戦略

プログラム

 ここ数年、データ科学と計算科学を組み合わせた「ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーション」が、大学などの研究機関のみならず、企業においても大きな注目を浴びています。
特に、

  • 第一原理計算と同等の計算精度で大規模計算が可能
  • パラメータ開発の困難さからの脱却が可能
  • 8元素種を越えるような多元素系への適用が可能
  • 複雑な化学反応への対応が可能
  • 二次元材料への応用が可能 など

 ニューラルネットワーク分子動力学法はこれまでの分子動力学法に比較して多くの長所を有することから、その産業応用が加速度的に広がっています。しかし、その進展が非常に速すぎるために、ニューラルネットワーク分子動力学法を基礎から学ぶ機会が十分に提供されていない現状があります。
 そこで本講演では、ニューラルネットワーク分子動力学法の基礎から応用までの講義を中心に行うとともに、ニューラルネットワーク分子動力学法の特徴・長所、さらにはニューラルネットワーク分子動力学法が得意な計算対象や課題、うまく計算できなかった場合の対処方法についても説明をさせて頂き、今後、ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションを行う時に、どのようなことに気をつけて行けば良いのかなど実践的な内容についてお話をさせて頂きます。
 受講者の方には、ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションをいかに実際の企業における材料開発に応用可能であるか、どうすればニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションを企業で有効に活用できるのかの基礎と将来戦略を理解して頂けるものと考えています。なお、各聴講者の質問についても、可能な範囲で回答します。

  1. 計算科学の企業における意義と活用方法
    1. 計算科学シミュレーションの企業における意義
    2. 計算科学シミュレーションの応用例
    3. 計算科学を活用した高速スクリーニング
    4. 計算科学シミュレーションによる特許戦略
    5. 計算科学シミュレーションを活用した産学連携
  2. ニューラルネットワーク分子動力学 (NNMD) 法の特徴
    1. 従来の分子動力学法との違い
    2. 第一原理分子動力学法との比較
    3. Tight-Binding量子分子動力学法との比較
    4. ReaxFF反応力場分子動力学法との比較
    5. NNMD法の特徴1:第一原理計算に相当する精度で大規模計算が可能
    6. NNMD法の特徴2:パラメータ開発の困難さからの脱却
    7. NNMD法の特徴3:多元素系への応用が可能
    8. NNMD法の特徴4:複雑な化学反応への応用が可能
    9. NNMD法の特徴5:ReaxFFでは困難な二次元材料への応用が可能
  3. ニューラルネットワーク分子動力学法の基礎
    1. 分子動力学法の基礎理論
    2. ニューラルネットワークの材料設計への応用例
    3. ニューラルネットワーク分子動力学法の概要
    4. ニューラルネットワークの基礎理論
    5. ニューラルネットワーク分子動力学法の歴史
    6. ニューラルネットワーク分子動力学法の基礎理論
    7. ニューラルネットワーク分子動力学法の計算手順
  4. ニューラルネットワーク分子動力学 (NNMD) 法の応用例
    1. ニューラルネットワーク分子動力学 (NNMD) シミュレータの開発
    2. NNMD法のマルチフィジックス現象への応用
    3. NNMD法の多元素系への応用
    4. NNMD法の複雑な化学反応への応用
  5. 計算科学シミュレーションの今後の発展
    1. マルチフィジックス計算科学
    2. マルチスケール計算科学
    3. スーパーコンピュータ「富岳」成果創出加速プログラム
  6. 質疑応答・個別相談

講師

  • 久保 百司
    東北大学 金属材料研究所 計算材料学センター
    センター長 / 教授

主催

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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
: 40,000円 (税別) / 44,000円 (税込)

複数名同時申込割引について

複数名で同時に申込いただいた場合、1名様につき 40,000円(税別) / 44,000円(税込) で受講いただけます。

  • 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)
  • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 80,000円(税別) / 88,000円(税込)
  • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 120,000円(税別) / 132,000円(税込)

テキスト送付に係る配送料

ライブ配信・アーカイブ配信受講の場合、別途テキストの送付先1件につき、配送料 1,100円(税別) / 1,210円(税込) を頂戴します。

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。
  • セミナー資料は郵送にて前日までにお送りいたします。
  • 開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
    ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
    印刷物は後日お手元に届くことになります。
  • 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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