カテゴリ: 機械学習

量子ビーム回折実験データから二次元物質の構造を決定する解析ソフトウェア（ODAT-SE の前身）

• 表面・二次元物質の回折実験データから構造を求めたい

第一原理エネルギーを再現する機械学習モデルを用いて、金属・酸化物合金などの多成分不規則系の配置をサンプリングするフレームワーク

• 第一原理エネルギーを学習したモデルで配置サンプリングを行いたい

実験データ解析のための最適化・逆問題フレームワーク（旧 2DMAT）

• 全反射高速陽電子回折などの実験データから構造を決定したい
• ベイズ最適化・レプリカ交換などで逆問題を解きたい

物理・材料科学のための高速なベイズ最適化ライブラリ

• 実験・計算の候補探索をベイズ最適化で効率化したい

原子中心ニューラルネットワーク（AENET）を ODAT-SE のソルバーとして利用するためのモジュール

• 機械学習ポテンシャルを用いて構造パラメータを最適化したい

HΦ と PHYSBO を組み合わせ、磁化曲線から量子格子模型のパラメータをベイズ最適化で決定するツール

• 目標の磁化曲線を再現するハミルトニアンのパラメータを探索したい

核融合プラズマにおける 1 次元径方向熱輸送方程式の数値ソルバー比較ベンチマークと機械学習によるソルバー選択

• 非線形熱輸送方程式に対する有限体積法・有限差分法・スペクトル法などのソルバーを比較したい
• 機械学習でパラメータに応じた最適なソルバーを選びたい

【チュートリアル】abICS と汎用機械学習ポテンシャルを組み合わせたチュートリアル

【関連ライブラリ】PHYSBO のコア部分を Cython で高速化したモジュール（PHYSBO v3.1.0 以降では不要）