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計算科学と機械学習によるスペクトル解析と物質設計
(ご講演:約50分 質疑応答:約10分)

東京大学 生産技術研究所 物質・環境系部門 教授 溝口 照康 氏

本セミナーでは、計算科学と機械学習を統合的に活用したスペクトル解析、化学結合解析、および物質開発に関する最新の研究成果をご紹介いたします。
具体的には、CASTEPを用いたELNES/XANES解析、第一原理計算による化学結合解析手法の開発、さらに機械学習を応用した物質解析および逆設計に関する研究について詳述いたします。これらの技術は、計算化学や機械学習の効果的な活用を通じて、研究の効率化と革新を促進します。

東京大学 生産技術研究所 物質・環境系部門 教授 溝口 照康 氏

東京大学
生産技術研究所 物質・環境系部門
教授 溝口 照康 氏

このような方にお勧めします

  1. これから研究開発に分子シミュレーションや機械学習を取り入れるため、調査検討している方
  2. 分子シミュレーションを導入したが、どのように評価利用すればよいか、困っている方
  3. 機械学習を応用した物質解析や逆設計にご興味がある方

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