08月22日(金)　AndTech　WEBオンライン「ニューラルネットワーク分子動力学法の基礎と応用：データ駆動型材料設計」Zoomセミナー講座を開講予定

東北大学　金属材料研究所　計算材料学センター　センター長・教授 久保　百司　氏 にご講演をいただきます。

株式会社AndTech（本社：神奈川県川崎市、代表取締役社長：陶山　正夫、以下 AndTech）は、R&D開発支援向けZoom講座の一環として、昨今高まりを見せるニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションでの課題解決ニーズに応えるべく、第一人者の講師からなる「二ューラルネットワーク分子動力学シミュレーション 」講座を開講いたします。

①第一原理計算と同等の計算精度で大規模計算が可能、②パラメータ開発の困難さからの脱却が可能、③8元素種を越えるような多元素系への適用が可能、④複雑な化学反応への対応が可能、⑤二次元材料への応用が可能、などニューラルネットワーク分子動力学法はこれまでの分子動力学法に比較して多くの長所を有することから、その産業応用が加速度的に広がっている！この手法を学び、先進的な開発に活用する！

本講座は、2025年08月22日開講を予定いたします。 

詳細：https://andtech.co.jp/seminars/1f04f361-adc5-65e6-ad3a-064fb9a95405

Live配信・WEBセミナー講習会　概要

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テーマ：ニューラルネットワーク分子動力学法の基礎と応用：データ駆動型材料設計

開催日時：2025年08月22日(金) 10:30-16:30 

参 加 費：49,500円（税込） ※ 電子にて資料配布予定

U　R　L ：https://andtech.co.jp/seminars/1f04f361-adc5-65e6-ad3a-064fb9a95405

WEB配信形式：Zoom（お申し込み後、URLを送付）

セミナー講習会内容構成

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　ープログラム・講師ー

東北大学　金属材料研究所　　 計算材料学センター　センター長・教授　 久保　百司　氏

 

本セミナーで学べる知識や解決できる技術課題

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① ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションを活用したこれまでの成功例

② 従来の分子動力学シミュレーションと比較して、ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションの特徴・長所

③ ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションの基礎・方法論・計算手順

④ ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションでうまく計算できなかった場合の対処方法

⑤ ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションが得意な計算対象や課題に加えて、不得意な計算対象や課題

⑥ ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションを、企業においてどのように活用していけば良いのかの方向性と将来戦略

などの知見を得ることができます。

本セミナーの受講形式

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　WEB会議ツール「Zoom」を使ったライブLive配信セミナーとなります。

　詳細は、お申し込み後お伝えいたします。

株式会社AndTechについて

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　化学、素材、エレクトロニクス、自動車、エネルギー、医療機器、食品包装、建材など、

　幅広い分野のR&Dを担うクライアントのために情報を提供する研究開発支援サービスを提供しております。

　弊社は一流の講師陣をそろえ、「技術講習会・セミナー」に始まり「講師派遣」「出版」「コンサルタント派遣」

　「市場動向調査」「ビジネスマッチング」「事業開発コンサル」といった様々なサービスを提供しております。

　クライアントの声に耳を傾け、希望する新規事業領域・市場に進出するために効果的な支援を提供しております。

　　https://andtech.co.jp/

株式会社AndTech　技術講習会一覧

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一流の講師のＷＥＢ講座セミナーを毎月多数開催しております。

https://andtech.co.jp/seminars/search

　

株式会社AndTech　書籍一覧

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選りすぐりのテーマから、ニーズの高いものを選び、書籍を発行しております。

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株式会社AndTech　コンサルティングサービス

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経験実績豊富な専門性の高い技術コンサルタントを派遣します。

https://andtech.co.jp/business-consulting

　

本件に関するお問い合わせ

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株式会社AndTech　広報PR担当 青木

メールアドレス：pr●andtech.co.jp（●を@に変更しご連絡ください）

下記プログラム全項目（詳細が気になる方は是非ご覧ください）

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【講演主旨】

　ここ数年、データ科学と計算科学を組み合わせた「ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーション」が、大学などの研究機関のみならず、企業においても大きな注目を浴びています。特に、①第一原理計算と同等の計算精度で大規模計算が可能、②パラメータ開発の困難さからの脱却が可能、➂8元素種を越えるような多元素系への適用が可能、④複雑な化学反応への対応が可能、⑤二次元材料への応用が可能、などニューラルネットワーク分子動力学法はこれまでの分子動力学法に比較して多くの長所を有することから、その産業応用が加速度的に広がっています。そこで本講演では、ニューラルネットワーク分子動力学法の基礎から応用までの講義を中心に行うとともに、ニューラルネットワーク分子動力学法の特徴・長所、さらにはニューラルネットワーク分子動力学法が得意な計算対象や課題、うまく計算できなかった場合の対処方法についても説明をさせて頂き、今後、ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションを行う時に、どのようなことに気をつけて行けば良いのかなど実践的な内容についてお話をさせて頂きます。

【プログラム】

[1]　計算科学の企業における意義と活用方法

　１．計算科学シミュレーションの企業における意義

　２．計算科学シミュレーションの応用例

　３．計算科学を活用した高速スクリーニング

　４．計算科学シミュレーションによる特許戦略

　５．計算科学シミュレーションを活用した産学連携

[2]　ニューラルネットワーク分子動力学(NNMD)法の特徴

　１．従来の分子動力学法との違い

　２．第一原理分子動力学法との比較

　３．Tight-Binding量子分子動力学法との比較

　４．ReaxFF反応力場分子動力学法との比較

　５．NNMD法の特徴①：第一原理計算に相当する精度で大規模計算が可能

　６．NNMD法の特徴②：パラメータ開発の困難さからの脱却

　７．NNMD法の特徴➂：多元素系への応用が可能

　８．NNMD法の特徴④：複雑な化学反応への応用が可能

　９．NNMD法の特徴⑤：ReaxFFでは困難な二次元材料への応用が可能

[3]　ニューラルネットワーク分子動力学法の基礎

　１．分子動力学法の基礎理論

　２．ニューラルネットワークの材料設計への応用例

　３．ニューラルネットワーク分子動力学法の概要

　４．ニューラルネットワークの基礎理論

　５．ニューラルネットワーク分子動力学法の歴史

　６．ニューラルネットワーク分子動力学法の基礎理論

　７．ニューラルネットワーク分子動力学法の計算手順

[4]　ニューラルネットワーク分子動力学(NNMD)法の応用例

　１．ニューラルネットワーク分子動力学(NNMD)シミュレータの開発

　２．NNMD法のマルチフィジックス現象への応用

　３．NNMD法の多元素系への応用

　４．NNMD法の複雑な化学反応への応用

[5]　計算科学シミュレーションの今後の発展

　１．マルチフィジックス計算科学

　２．マルチスケール計算科学

　３．スーパーコンピュータ「富岳」成果創出加速プログラム

【質疑応答】

【講演ポイント】

聴講者の方には、ニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションをいかに実際の企業における材料開発に応用可能であるか、どうすればニューラルネットワーク分子動力学シミュレーションを企業で有効に活用できるのかの基礎と将来戦略を理解して頂けるものと考えています。

＊ 本ニュースリリースに記載された商品・サービス名は各社の商標または登録商標です。

＊ 本ニュースリリースに記載された内容は発表日現在のものです。その後予告なしに変更されることがあります。

以　上