講演要旨・プログラム・講師の紹介は、下のタブをご覧ください。
受講料・日程・割引の詳細と最新の情報は、情報機構のページでご確認ください。
主催・お申し込み・お支払いは株式会社情報機構です。当社（イーコンプライアンス）では、この講座の申込・決済・見積・ポイント付与は扱いません。
本セミナーは、数式や厳密な理論を最小限に抑え、インストール不要のクラウド環境で、商用フリーの量子化学計算エンジンPsi4を用いて量子化学計算を実践する講座です。
分子構造の作成・可視化から構造最適化、IR・UV-Vis等各種スペクトルの予測、電子状態や反応経路の解析、溶媒効果と電気化学的物性の評価、および最新のMLFF-MDまでを１日で体感・実践を通じ、具体的な操作方法を学べます。
＊ハンズオン演習について：
・本セミナーでは、ご自身のPCを用い実践できます。
・実際に操作をするか否かは受講者の任意です。操作されない場合でも、受講に差し支えはございません。
（その場合、講師によるデモストレーションをご覧いただく形となります）。
・演習に使用するPC環境・スペック等は下記の通りです。
―Google Colaboratory を利用します。
―インターネットブラウザ：Google Chromeの最新版を推奨します。
―JavaScriptおよびCookieが利用可能な状態にしておいてください。
・PCの動作不良に伴うトラブルへの対応は致しかねますので、ご承知置き下さい。
○受講対象：
分子の物性予測や反応メカニズム解析を自社の研究開発に導入・活用したい企業の研究者。量子化学計算の経験の有無や基礎知識のばらつきを問わず、実務で即戦力となる具体的な操作手法とノウハウを学びたい方に最適です。
○受講後、習得できること：
分子モデリングの方法とPsi4の基本操作、安定構造の探索やIR・UV-Visスペクトルの予測、反応経路や遷移状態、溶媒効果・電気化学物性の評価手法、最近注目されている機械学習力場を用いた分子動力学の基礎、など。
出典：株式会社情報機構 講座案内より（情報機構の講座ページ）
１．イントロダクションと環境構築
1）本講習の目的と全体像
a) 企業研究における量子化学計算の活用意義
b) Hugging Face SpacesとJupyter Notebookの基本操作
c) Python環境（Psi4, py3Dmol等）の動作確認
2）量子化学計算の基本思想
a) 近似とモデル化の割り切り方
b) 理論の限界と計算結果の解釈の心構え
２．分子モデリングと基本操作
1）分子構造の入力と定義
a) デカルト座標（XYZ形式）と内部座標
b) SMILESやRDKitを用いた構造自動生成
2）計算手法と基底関数の選択
a) 計算手法の基礎
b) 密度汎関数理論（DFT）
c) 基底関数（6-31G(d), def2-SVPなど）のコストと精度
3）安定構造の探索（構造最適化）
a) ポテンシャルエネルギー曲面と極小点の意味
b) Psi4による最適化計算コードの実行
３．py3Dmolによる3次元可視化と解析
1）Jupyter上での描画基礎
a) py3Dmolを使った分子ビューアの表示
b) 結合長、結合角、二面角のインタラクティブな確認
2）複数構造の比較
a) 異性体やコンフォマーの重ね合わせ表示
b) 最適化前後の構造変化の視覚的チェック
3）結果のエクスポート
a) 最適化済み座標のXYZ/PDB形式での保存
b) レポート用画像の取得方法
c) 動画の作り方
４．振動解析とIR・ラマンスペクトル予測
1）振動解析（Frequency）の基礎
a) ヘシアン行列（力定数行列）と力学の基礎
b) 自由エネルギー補正とゼロ点振動エネルギー（ZPE）
2）赤外吸収（IR）スペクトルの予測
a) 双極子モーメントの変化と強度算出
b) 特性吸収帯の同定と実験値との比較のコツ
3）ラマンスペクトルの概要
a) 分極率の変化に基づくスペクトル計算の仕組み
b) IRとラマンの選択律の相補的な利用
５．励起状態計算とUV-Visスペクトル
1）電子励起とTD-DFTの基礎
a) 時間依存密度汎関数理論（TD-DFT）の概要
b) 閉殻系・開殻系における励起状態の考え方
2）紫外線・可視光吸収（UV-Vis）の算出
a) 励起エネルギーと振動子強度の出力データの読み方
b) HOMO-LUMO遷移と吸収極大波長の解釈
3）色や光学物性への応用
a) 染料や有機EL材料の吸収波長の予測
b) 計算値のスケールファクターと実測ズレの許容範囲
６．反応経路解析と遷移状態探索
1）化学反応のポテンシャルエネルギー曲面
a) 反応物、生成物、および遷移状態（TS）の関係
b) 1次の鞍点（Saddle Point）の数学的・物理的意味
2）遷移状態（TS）の探索手法
a) 初期構造の推測と optimize(‘ts’) の実行
b) GeomeTRICエンジンを活用した効率的な最適化
3）虚数振動（Imaginary Frequency）の確認
a) なぜ虚数が1つだけ現れなければならないのか
b) 虚数モードのアニメーションによる反応方向の目視確認
4）反応経路の追跡（IRC解析）
a) Intrinsic Reaction Coordinate(IRC)の概念
b) エネルギー障壁の算出
７．溶媒効果と電気化学的物性の評価
1）溶媒効果の取り込みモデル
a) 陽溶媒モデルと連続誘電体モデル（PCM）の違い
b) Psi4におけるPCM（IEF-PCM）の設定方法
2）フロンティア軌道と酸化還元物性
a) HOMO準位とLUMO準位のエネルギーと分布可視化
b) イオン化ポテンシャル（IP）と電子親和力（EA）の簡易見積もり
3）分子物性評価の実務上の注意点
a) 真空中計算と溶液中計算の使い分け
b) 企業実務における物性トレンド予測への応用
８．発展：機械学習力場（MLFF）によるMDの基礎
1）従来の分子動力学（MD）の課題
a) 従来のab initio MD（AIMD）が抱える計算コストの壁
b) 古典力場のパラメータ化の限界
2）機械学習力場（MLFF）の台頭
a) DFT精度を維持しながら高速化するAIポテンシャルの仕組み
b) 現代の代表的なMLFFモデル（ANI, MACE等）の紹介
3）大規模系やソフトマテリアル解析への展望
a) デモ体験
b) 展望
９．さらに学習、実践するために
1）ローカル環境の構築
2）トラブルシューティングの方法
＜質疑応答＞
出典：株式会社情報機構 講座案内より（情報機構の講座ページ）
北海道大学大学院 工学研究院 教授 博士（理学） 島田 敏宏 氏
出典：株式会社情報機構 講座案内より（情報機構の講座ページ）
| 受講形式 | ライブ配信, 見逃し配信 |
|---|
