本学 西舘陽平准教授らの研究グループは、人工知能を用いて量子化学計算の高速化に成功しました
The University of Aizu Associate Professor NISHIDATE Yohei and his research group have successfully accelerated quantum chemical calculations using artificial intelligence!
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会津大学コンピュータ理工学部 西舘陽平准教授、京都工芸繊維大学材料化学系 湯村尚史教授、同大学大学院工芸科学研究科 物質・材料化学専攻 博士後期課程３年福浦秀太さんは共同で、人工知能を用いて量子化学計算を用いたホスト－ゲスト構造の最適化の高速化に成功しました。これは、会津大学と京都工芸繊維大学の包括協定による共同研究の成果です。
現在、材料創製において量子化学計算は材料のスクリーニングや物性予測のための不可欠なツールになっています。例えば、カーボンナノチューブなどの低次元ホスト材料の空間に様々なゲスト分子を取り込むことにより構築されるホスト－ゲスト材料は、新規機能が発現する可能性を秘めています。低次元ホスト材料やゲスト分子の組み合わせは多様であるため、多数の新規機能性材料が構築される可能性がありますが、これをすべてスクリーニングしようとすると時間や計算コストが膨大になり、量子化学計算が不可能となります。本研究では、粒子群最適化を用いホスト－ゲストの最安定構造を予測することに成功し、それを用いた量子化学計算を行うことにより高速スクリーニングが可能となりました。この高速化は、ホスト－ゲスト材料を用いた機能性材料の新規創製に向けた作業効率を大幅に向上させるものであり、社会的インパクトが高いものです。
本成果は、国際学術誌 The Journal of Physical Chemistry A にオンライン掲載されました。
雑誌名：
The Journal of Physical Chemistry A
論文 タイトル ： Performance of Particle Swarm Optimization in Predicting the Orientation of π-Conjugated Molecules inside Carbon Nanotubes Compared with Density Functional Theory Calculations
著者： Fukuura, Shuta; Nishidate, Yohei; Yumura, Takashi
DOI 番号： 10.1021/acs.jpca.4c01685
アブストラクト
URL：https://doi.org/10.1021/acs.jpca.4c01685
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