Fusion of (Simulation + AI) 

物質科学を背景とした分子シミュレーションデータの学習で結果予測手法を開発し、それにより新たな「計算」の概念を生み出し、使っていくことを目指しています。

News

●  2023年12月20日
     「STEシミュレーション研究会:計算科学とデータ科学の融合に向けて」(於 神戸大学六甲台キャンパス)にて招待講演を行います
●  研究会を開催しました。
       「液体・ガラスへのデータ駆動アプローチ  - グラフニューラルネットワークとその周辺 -」 (2023年11月28日)
●  2023年11月28日
      共著レビュー論文 "Roadmap on machine learning glassy liquids" のプレプリントが公開されました。
      分野展望とガラス動力学予測タスクの一つの国際ベンチマーク標準を呈示している記事であり、芝自身の2023年論文のデータセットが使用されています。
●  2023年11月16日
      イオン液体キャパシタのシミュレーションに関するPatrick A. Bonnaud博士(現在、豊田中央研究所)との共著論文がJ. Phys. Chem. C に出版されました。 
●  2023年10月27日
      ATOS30(山梨大学)で招待講演「ガラスの長時間分子動力学シミュレーションの深層学習」を実施します(芝)。
●  2023年9月19日
      KOBE HPC サマースクール(初級)で「ガラスの深層学習 — シミュレーションとデータサイエンスの新たな出会い、そして可能性 」という講演を行いました。若い参加者から逆に大変多くの刺激をいただくことができました。(芝)
●  2023年8月13日
      9IDMRCS(千葉・幕張メッセ)でガラスの深層学習についての招待講演を行いました(芝)。
●  2023年7月18日
      「大学院入学志望者へ」を更新しました。大学院入試の研究室志願に際して参考にしてください。 
●  2023年7月1日 
      ホームページを公開しました。これから内容を徐々に更新してまいります。
●  2023年4月1日
      芝が兵庫県立大学  大学院情報科学研究科(神戸情報科学キャンパス)に着任しました。