日本化学会 第99春季年会 (2019)（岡本）にて、招待講演（1件）、口頭発表（3件）、ポスター発表（2件）を行いました

投稿日:

日本化学会 第99春季年会 (2019)において、当研究室関連の招待講演が1件、口頭発表が3件、ポスター発表が2件ありました。

日程：2019年3月16日(土)-19日(火)
場所：甲南大学　岡本キャンパス
主催：日本化学会

招待講演

  • 中井浩巳, “データ科学と理論・計算化学の融合”, ATP招待講演, 2019/3/17 16:40~17:20.

口頭発表

  • 土井俊輝, 吉川武司, 中井浩巳, “大規模単参照型静的相関手法の開発”, 口頭A/1D6-45, 2019/3/16 16:20-16:30.
  • 髙島千波, 五十幡康弘, 栗田久樹, 高野秀明, 柴田高範, 中井浩巳, “イリジウム触媒を用いたベンズアニリド類のC-H結合活性化反応における相対論効果の解析”, 口頭A/4D6-02, 2018/3/19 09:10-09:20.
  • 橳嶋拓朗, 五十幡康弘, 清野淳司, 吉川武司, 影山椋, 中井浩巳, “機械学習を用いたpost-Hartree-Fock電子相関モデルの開発”, 口頭A/1D6-46, 2018/3/16 16:30-16:40.

ポスター発表

  • 中村崇玖, 周建斌, 土井俊輝, 吉川武司, 大越昌樹, 中井浩巳, “有限温度密度汎関数強束縛法によるRhナノクラスターの安定性・反応性の解析”, ポスター/2PA-181, 2018/3/17 10:00-11:30.
  • 前川原大貴, 藤波美起登, 清野淳司, 一色遼大, 山口潤一郎, 中井浩巳, “機械学習を用いた有機反応における最適溶媒選択手法の開発”, ポスター/3PA-036, 2018/3/18 10:00~11:30.

DC-TDDFTB-MDの論文がJ. Chem. Theory Comput.のカバーイメージに採用されました

投稿日:

大規模励起状態ダイナミックス手法、DC-TDDFTB-MDの論文がJ. Chem. Theory Comput.の“カバーイメージ”に採用されました。

“Development of Large-Scale Excited-State Calculations Based on the Divide-and-Conquer Time-Dependent Density Functional Tight-Binding Method”

Nana Komoto, Takeshi Yoshikawa, Junichi Ono, Yoshifumi Nishimura, and Hiromi Nakai, J. Chem. Theory Comput.

タイから短期留学生が来日し、約1ヶ月の研究活動を開始しました

投稿日:

タイから短期留学生（Mr. Phujinn Honorio、ニックネーム：ジョー君）が来日し、約1ヶ月の研究活動を開始しました。

Mr. Phujinn Honorio
Project at Prof.Nakai’s lab: Research training using DC-DFTB simulations
Period: March 10 – April 13, 2019
Advisor in Thailand: Asst. Prof. Dr. Pachreenart Saparpakorn
Department of Chemistry, Faculty of Science, Kasetsart University

大規模量子分子動力学シミュレーションプログラムDCDFTBMDの解説論文がJ. Comput. Chem.に掲載されました

投稿日:

大規模量子分子動力学シミュレーションプログラムDCDFTBMDの解説論文がJ. Comput. Chem.の’Software News and Updates’に掲載されました

“DCDFTBMD: Divide‐and‐Conquer Density Functional Tight‐Binding Program for Huge‐System Quantum Mechanical Molecular Dynamics Simulations”
Yoshifumi Nishimura Hiromi Nakai, J. Comput. Chem.

清野研究員がR&D支援センター講習会で、人工知能（AI）技術に関する招待講演を行いました

投稿日:

清野研究員がR&D支援センター講習会で「人工知能（AI）技術と
電子状態情報を用いた化学反応予測および反応条件最適化」に関して招待講演を行いました。

日程：　2019年1月22日（火）12:30～16:30
場所：　商工情報センター（カメリアプラザ）

プログラム
１．人工知能技術の概要
1-1　人工知能技術とは
1-2　人工知能技術の種類
1-3　機械学習の概要
1-4　進化計算の概要
２．化学における機械学習のための記述子
2-1　化合物の構造的特徴を表した記述子
2-2　量子化学計算による電子的特徴を表した記述子
３．化学において人工知能技術に期待されていること
3-1　実験的な観点から
3-2　理論的な観点から
４．機械学習と電子状態情報を用いた化学反応予測
4-1　反応予測システムの歴史
4-2　機械学習を用いた反応予測システム
4-3　機械学習と電子状態情報を用いた反応予測システムの詳細
4-4　有機化学反応に対する反応予測システムの精度と化学的観点からの解析
4-5　均一系触媒における有機化学反応に対する反応予測
4-6　将来展望
５．機械学習と量子化学計算による反応条件最適化
5-1　反応条件および実験で得られた収率の間の機械学習による解析事例
5-2　電子状態情報を利用した反応条件および収率の間の機械学習による解析事例
5-3　将来展望
６．その他の人工知能技術の適用例と将来展望
キーワード
化学反応、合成、ディープラーニング、機械学習、研修、講習会