採択課題 【詳細】
| jh240070 | グラフニューラルネットワークと生成モデルを用いた非晶質系動力学予測システム開発 |
|---|---|
| 課題代表者 | 芝隼人(兵庫県立大学 大学院情報科学研究科) Hayato Shiba (Graduate School of Information Science, ) |
| 概要 | N/A |
| 関連Webページ | |
| 報告書等 | 研究紹介ポスター ／ 最終報告書 |
| 業績一覧 | (1) 学術論文 （査読あり） |
| [] Gerhard Jung, Rinske M. Alkemade, Victor Bapst, Daniele Coslovich, Laura Filion, François P. Landes, Andrea J. Liu, Francesco Saverio Pezzicoli, Hayato Shiba, Giovanni Volpe, Francesco Zamponi, Ludovic Berthier, Giulio Biroli, Roadmap on machine learning glassy dynamics, Nature Reviews Physics, 7 (2), 91-104 | |
| (2) 国際会議プロシーディングス （査読あり） | |
| 該当なし | |
| (3) 国際会議発表（査読なし） | |
| [] ガラスダイナミクスの深層モデリング － 数値予測精度向上のためのマルチタスク学習, 計算工学（日本計算工学会誌） 30-1, 4896-4899 (2025). | |
| (4) 国内会議発表（査読なし） | |
| [] 芝 隼人, 深川 宏樹, 下川辺 隆史, 「ガラス動力学の深層グラフニューラルネットワークモデルの各種GPU等での性能評価・解析」, 第195回HPC研究会（情報処理学会研究報告 Vol.2024-HPC-195(16) 1-9) (2024). | |
| [] 芝 隼人, 別所 秀将, 川﨑 猛史, 「 ガラス性液体の構造緩和過程の忠実な予測に焦点を当てたグラフニューラルネットワークの改良」日本物理学会第79回年次大会 (2024/9) | |
| (5) 公開したライブラリなど | |
| 該当なし | |
| (6) その他（特許，プレスリリース，著書等） | |
| [] 芝 隼人, 「ガラスダイナミクスの機械学習 ―最近の発展，そして現在―」, 固体物理（アグネ技術センター） 59-8, 35-46 (2024) |
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