小野研究員が第58回日本生物物理学会年会で招待講演を行いました。
日程： 2020年9月16日(水)-18日(金)
会場： オンライン
講演者：Junichi Ono
講演題目：Microscopic mechanisms of proton transfers in bacteriorhodopsin revealed by quantum molecular dynamics method based on molecular movies
講演日程：9/16 13:55-4:17
分子科学会オンライン討論会にて口頭発表(3件)を行いました
分子科学会オンライン討論会において、当研究室の口頭発表が3件ありました。
Date: 2020年9月14日(月)-17日(木)
Place: オンライン
口頭発表
- 竹村俊晃, 小野純一, 西村好史, 中井浩巳，”分子動画に基づく全量子分子動力学法によるバクテリオロドプシンのプロトン貯蔵，放出および拡散過程に関する理論的研究”，1B05，2020/9/14 10:12-10:30.
- 浦谷 浩輝, 中井 浩巳，”分割統治型励起状態計算に基づく大規模非断熱分子動力学手法の開発”，1D13，2020/9/14 14:06-14:24.
- 藤澤遼, 五十幡康弘, 清野淳司, 吉川武司, 中井浩巳，”機械学習型電子相関モデルの開発: 凍結内殻近似の適用”，1D17，2020/9/14 15:36-15:54.
藤波助教が技術情報協会Live配信セミナーで講演を行いました
藤波助教が技術情報協会Live配信セミナー『＜マテリアルズ・インフォマティクスへ向けた＞機械学習の進め方と活用、データベースの設計』にて講演を行いました。
日程： 2020年9月10日(木)
会場： ZOOMを利用したLive配信
講演者：藤波 美起登
講演題目：化学のための機械学習の基礎・応用方法と活用の進め方
講演日程：9/10 10:30-14:15
藤波助教が機械学習を用いた応用研究の内容で科研費:研究活動スタート支援に採択されました
藤波助教が機械学習の計算化学への応用の内容で、研究活動スタート支援に採択されました。
大学院科目「計算科学クラスター演習」の取組みが先進理工学研究科のCLOSE UPで紹介されました
大学院科目「計算科学クラスター演習」の取組みが先進理工学研究科HPのCLOSE UPで紹介されました。
コロナに負けない「計算科学クラスター演習」・2020年度活動紹介
＜以下、抜粋＞
この演習科目は理工学部が2007年に三学部制に発展的改組された際、物理学・化学・工学そして生命科学までをも含んだ諸領域において、「計算科学」という言葉を基底に学生諸君と各専攻の相互理解と融合を目的として、当時は「先進融合クラスター演習」という科目の一テーマ（計算物理化学クラスター演習）として設置されたものです。
今年度は、強化学習のプログラミング・感染症の数理モデリング－実データとの比較・フロンティア軌道論の理解・グラフェンの電子構造解析・メタダイナミクスによる多谷エネルギー地形の高速サンプリングと、多岐に渡るものでした。
特に、政府の新型コロナクラスター班の数理解析を最も基本支配方程式に立ち戻り理解し、さらに各国の感染状況を把握するという今日的課題が新鮮で深く印象に残っています。
関根泰研究室（早稲田大学）との「Ce(111)表面修飾」の共著論文がJCPでハイライトされました
関根泰研究室（早稲田大学）との「Ce(111)表面修飾」の共著論文がJCPのtop materials, surfaces, and interfaces papersとしてハイライトされました。
*2019 Journal Citation Report by Clarivate Analytics (owner of Web of Science)による
“Heteroatom doping effects on interaction of H2O and CeO2 (111) surfaces studied using density functional theory: Key roles of ionic radius and dispersion”
K. Murakami, S. Ogo, A. Ishikawa, Y. Takeno, T. Higo, H. Tsuneki, H. Nakai, Y. Sekine, J. Chem. Phys., 152, 014707-1-7 (2020).
山口潤一郎研究室（早稲田大学）と共同で行った「機械学習による溶媒選択」の論文がBCSJに掲載されました
山口潤一郎研究室（早稲田大学）と共同で行った「機械学習による溶媒選択」の論文がBCSJに掲載されました
“Solvent selection scheme using machine learning based on physi-cochemical description of solvent molecules: Application to cyclic organometallic reaction”
M. Fujinami, H. Maekawara, R. Isshiki, J. Seino, J. Yamaguchi, H. Nakai, Bull. Chem. Soc. Jpn., 93, 841-845 (2020).
大規模系の非断熱励起状態ダイナミクス手法の論文がJ. Chem. Phys.の『マーカス電子移動65周年』特集に出版されました
大規模系の非断熱励起状態ダイナミクス手法（DC-TDDFTB-FSSH)の論文がJ. Chem. Phys.の『マーカス電子移動65周年』特集に出版されました。
“Non-adiabatic molecular dynamics with divide-and-conquer type large-scale excited state calculations”
H. Uratani, H. Nakai, J. Chem. Phys., 152, 224109-1-14 (2020).
出版日（2020年6月12日）から2週間は自由にアクセスできるようです。
DC-DFTB-MD/MTDの階層的並列化の論文が J. Comput. Chem.のカバーイメージに採用されました
DC-DFTB-MD/MTDの階層的並列化の論文が J. Comput. Chem.のカバーイメージに採用されました。
“Hierarchical parallelization of divide-and-conquer density functional tight-binding molecular dynamics and metadynamics simulations”
Y. Nishimura, H. Nakai, J. Comput. Chem., 41, 1759-1772 (2020).
