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材料研究者向け分子シミュレーション及び機械学習を活用した研究事例

第一原理計算・MIを活用したシリコン結晶中の大規模欠陥のシミュレーション

近年の材料開発の枠組みにマテリアルズ・インフォマティクスの導入が広がるにつれて、分子シミュレーションと機械学習を連携利用した研究はますます重要性が高まっています。
今回は、岡山県立大学　准教授　野田祐輔氏から、Materials Studioで実施頂いた研究事例、シリコン結晶中の大規模欠陥のシミュレーションのために、第一原理計算の結果を機械学習へ組み入れ、実際に大規模計算に適用した研究事例を発表頂きます。

また、ダッソー・システムズ社より、材料設計に関する最近の事例をご案内させて頂きます。

内容

1. 第一原理計算・MIを活用したシリコン結晶中の大規模欠陥のシミュレーション
岡山県立大学情報工学部情報通信工学科　准教授　野田祐輔氏

物質における電子状態の理論的予測および物性解析を目的として、物理学・化学・材料科学の分野では密度汎関数理論に基づく第一原理計算が利用されています。近年では、機械学習をはじめとする情報科学的手法の発展に伴って、産業界においてもマテリアルズ・インフォマティクス（MI）が導入され、第一原理計算と情報科学的手法を連携させることで材料開発が加速化するケースが増えています。本セミナーでは、第一原理計算・MIの活用事例として、シリコン半導体の結晶成長過程で発生する大規模欠陥を対象とする機械学習型原子間ポテンシャルのシミュレーションの研究成果を紹介します。

岡山県立大学情報工学部情報通信工学科　准教授　野田祐輔氏

岡山県立大学情報工学部情報通信工学科
准教授
野田祐輔氏

2. マルチスケール分子モデリングによる次世代半導体開発の加速
ダッソー・システムズ株式会社
BIOVIA Industry Process Consultant　Senior Manager　Abihijit Chatterjee 氏

次世代の集積回路やトランジスタを作るには、処理能力の向上、小型化、低消費電力化といったプレッシャーに打ち勝たなければならない。研究者はすでに、シリコン、ゲルマニウム、ガリウムヒ素、さらには有機化合物など、さまざまな材料を効果的に利用して、これらの課題に対処しています。本講演では、モデリングが研究者にもたらす洞察に焦点を当て、デバイスの性能を支える基本的なメカニズムを解明し、より小型で高速かつエネルギー効率の高い半導体、目的に応じたパッケージング、ビジネスと地球にとってより優れた人工知能の検証につながることを紹介します。

ダッソー・システムズ株式会社　BIOVIA Industry Process Consultant　Senior Manager　Abihijit Chatterjee 氏

ダッソー・システムズ株式会社
BIOVIA Industry Process Consultant
Senior Manager
Abihijit Chatterjee 氏

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開催概要

開催日時	2022年10月5日（水）13:30-15:30
アジェンダ	13:30-14:20　岡山県立大学　野田氏ご講演（50分） 14:20-14:30　質疑応答（10分） 14:30-14:40　休憩（10分） 14:40-15:20　ダッソー・システムズ株式会社　Chatterjee氏ご講演（40分） 15:20-15:30　質疑応答（10分） ※ライブ開催のため、各パートの開始・終了時間は変動する場合がございます。
参加方法	無料・事前お申し込み制 ※ライブ開催はZoomを利用したオンライン配信です。 ※お申し込みは10月5日（水）13:00までとなります。 ※視聴URLはお申し込み後に送信される登録完了のご案内メールをご覧ください。 ※同業他社のお申し込みはご遠慮ください。
お問い合わせ	ダイキン工業株式会社電子システム事業部 SATグループ電話 : 03-6716-0460