事例
AzureMLを活用した結晶構造熱電特性予測

機械学習のコードを作成したことのない方でもAzureMLを用いることで、簡単に物性予測することができます。本事例では、Microsoft Azureが提供する機械学習アプリケーションのAzureMLを活用し、熱電特性の予 […]

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プロダクト
NVIDIA GPU によるニューラルネットワークMDのベンチマーク

こちらのベンチマークは、2021年のNVIDIA社のカンファレンス AI daysで紹介したベンチマーク結果になります。 NVIDIA GPU インスタンス ニューラルネットワーク分子動力学(NNMD)におけるCPUに対 […]

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Mat3ra
仕事関数の計算方法

ここでは金属結晶の仕事関数の計算方法を紹介します。 下記の手順で行います。1. 結晶構造の最適化2. スラブモデル作成3. ESMモデル作成4. ESM法を適応した構造最適5. 仕事関数の値比較 1.結晶構造の最適化 ま […]

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第一原理計算
GW法によるバンドギャップの計算(Quantum ESPRESSO)

バンドギャップの計算に、PBEで計算を行うと特性を表現することができないことで知られています。またGW法を用いて計算した場合、バンドギャップを評価できることも知られていますが、計算時間がかかります。そこで、実際にPBEで […]

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事例
無機酸化物のIR-Ramanスペクトル

無機酸化物IR、Ramanスペクトル計算 無機酸化物は様々な結晶系を有しています。無機ガラス等の実材料において、結晶系の違いによる局所的な原子間の結合距離や角度の差異を調べる方法としてIRスペクトルやRamanスペクトル […]

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事例
チオフェン骨格の有機結晶のバンドギャップ計算

これまでにモデリング方法について紹介しました。ここでは、モデリングを終えたチオフェン骨格の有機結晶のバンドギャップ計算方法について紹介します。(モデリングについては、こちらから) 有機結晶のバンドギャップ計算方法を順に説 […]

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事例
チオフェン骨格のバンドギャップと実験値比較

これまでにチオフェン骨格の有機結晶のモデリング、バンドギャップ計算方法してきました。ここでは実験値と分子の異方性について検証を行います。 有機結晶のバンドギャップ計算方法を順に説明します。 チオフェンの結晶構造の検証 そ […]

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事例
結晶構造の弾性定数の計算

概要 第一原理計算は、様々な物性を計算することができるため、近年の材料設計に欠かせないツールになっています。その物性の中の1つ、結晶構造の弾性定数の計算について紹介します。 モデル作成 Exabyte.io上から、結晶デ […]

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事例
有機ELで用いる分子結晶作成のモデリング紹介

有機ELなどの研究で用いる有機結晶モデルの作成方法について紹介します。現在(2020年4月)のExabyte.ioだけでは、有機結晶モデルは作成するのは困難ですが、弊社で作成したMI-nanosysを併用することで作成可 […]

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触媒
金属表面エネルギーの計算

金属鉄鋼、電池、触媒などの分野で求められる金属表面エネルギーの計算について紹介します。金属表面エネルギーが分かると、その材質の強度、表面の反応、接着性などの予測が行なえるようになります。算出されるエネルギーの妥当性につい […]

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