3S-G09
【データ駆動】研究開発DXゾーン
AI時代の材料開発を、物理とデータでつなぐ
新しいシミュレーション連携MIプラットフォーム「MI-Suite」、材料設計用マルチスケールシミュレーション「J-OCTA」、第一原理計算・機械学習力場を活用する「ASAP／ASAP-PRO」を紹介します。原子・電子から分子、メソスケール、さらに実験・計算データ活用までをつなぎ、AI時代の材料開発を支援するJSOLのソリューションをご覧いただけます。
MI-Suiteは、実験データとシミュレーションデータを統合して材料開発に活用するMIプラットフォームです。データ管理・加工・分析、機械学習、物性予測、材料探索に加え、相互作用、界面、自由体積、構造・動的情報など、シミュレーション由来の物理情報も活用し、予測結果を次の材料設計へつなげます。
J-OCTAは、原子・分子からメソスケールまでの材料現象を扱うマルチスケールシミュレーション環境です。分子間相互作用、界面、拡散、相分離、分散、粘弾性など、材料内部の構造と物理現象を解析します。フリー版OCTAから20年以上蓄積してきた技術を基盤に、近年はAI・MIとの連携にも活用を広げています。
ASAP／ASAP-PROは、第一原理計算を用いて電子状態、欠陥、界面、反応、拡散などを原子レベルで解析する材料シミュレーション環境です。ASAP-PROでは機械学習力場の活用も進めており、第一原理計算だけでは扱いにくい原子数・時間スケールへの展開を目指します。J-OCTAやMI-Suiteとの連携にも対応します。ASAP-PROは、MACE機械学習力場に基づくワークフローもサポートしています。
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12月18日（金） 13:00 ~ 13:30会場：シーズ&ニーズセミナーA（南3ホール）
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こちら【講演概要】AI・機械学習の進展により、材料開発ではデータ駆動型の予測・探索やシミュレーションの高速化が急速に進んでいる。一方、実材料の特性は、化学組成だけでなく、原子・分子からメソ、マクロにまたがる内部構造やプロセス履歴にも左右されるため、物理モデルに基づくシミュレーションの役割は依然として重要である。本講演では、OCTA/J-OCTAで蓄積されてきたマルチスケールモデリングの研究事例を俯瞰し、近年進展しているAIによる構造認識、サロゲートモデル、最適化などとの融合を紹介する。さらに、実験・シミュレーションデータを統合して解析・探索に活用するMI-Suiteの取り組みを示し、AI時代における材料設計とシミュレーションの役割を考える。
小沢 拓 氏
株式会社JSOLエンジニアリング事業本部部長【講演者プロフィール】株式会社JSOL エンジニアリング事業本部にて、材料シミュレーションソフトウェアの開発・事業化、および企業の材料研究開発支援に従事。OCTA/J-OCTAを中心に、分子・メソ・連続体スケールをつなぐマルチスケールシミュレーション、マテリアルズ・インフォマティクス、AIとシミュレーションの連携技術に取り組む。高分子学会 計算機科学研究会 運営委員、新化学技術情報協会 コンピュータケミストリ分科会 幹事。博士（工学）。
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