受講形式ライブ配信
ニューラルネットワーク分子動力学法の基礎と応用
Ai for Scienceを活用した材料設計
■AI技術×計算科学＝ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーション■～基礎から応用まで、企業の材料開発へ実践的な内容を解説します。～
～進展が非常に速すぎるニューラルネットワーク分子動力学法を基礎から網羅～
| 日時 | 【ライブ配信】 2026年9月25日（金） 10:30～16:30 | |
|---|---|---|
| 受講料(税込) | 55,000円 定価：本体50,000円＋税5,000円 【2名同時申込みで1名分無料キャンペーン（１名あたり定価半額の55,000円）】 ※2名様とも会員登録をしていただいた場合に限ります。 2名様以降の受講者は、申込み前に会員登録をお済ませください。 ※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。 ※3名様以上のお申込みの場合、上記１名あたりの金額で受講できます。 ※請求書（PDFデータ）は、代表者にE-mailで送信いたします。 ※請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。 (申込みフォームの通信欄に「請求書１名ごと発行」と記入ください。) ※他の割引は併用できません。 ※テレワーク応援キャンペーン(1名受講)【オンライン配信セミナー受講限定】 1名申込みの場合：受講料 定価：44,000円 定価：本体40,000円＋税4,000円 ※１名様でオンライン配信セミナーを受講する場合、上記特別価格になります。 | |
１．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
２．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
３．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
４．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
５．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
６．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
２．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
３．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
４．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
５．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
６．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
【経歴】
平成2年3月 京都大学工学部石油化学科卒業
平成4年3月 京都大学大学院工学研究科石油化学専攻修士課程修了
平成4年7月 東北大学工学部分子化学工学科助手
平成13年4月 東北大学大学院工学研究科材料化学専攻助教授
平成15年10月 科学技術振興機構戦略的創造研究推進事業さきがけ研究員を兼任
平成20年1月 東北大学大学院工学研究科教授
平成27年3月 東北大学金属材料研究所教授
平成29年4月 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
【専門】
マルチスケール・マルチフィジックス計算科学
【活動・受賞】
平成18年4月 科学技術分野の文部科学大臣表彰（若手科学者賞）
平成25年3月 日本化学会 学術賞 受賞
平成27年5月 日本コンピュータ化学会 学会賞 受賞
平成28年度～令和元年度 文部科学省ポスト「京」萌芽的課題「基礎科学の挑戦」課題責任者
令和2年度～令和4年度 文部科学省 科学技術人材育成費補助事業「計算物質科学人材育成コンソーシアム」 コンソーシアム長
令和5年度～令和7年度 文部科学省 スーパーコンピュータ「富岳」成果創出加速プログラム「計算材料科学が主導するデータ駆動型研究手法の開発とマテリアル革新」課題責任者
【講師WebSite】
http://www.simulation.imr.tohoku.ac.jp/
そこで本セミナーでは、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。聴講者の方には、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、各聴講者の方からの質問についても、可能な範囲で回答します。
