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Matlantisに関する公開情報 一覧

関連論文 一覧

タイトル著者公開引用方法
Exploring Electrolyte Adsorption on the Different Types of Layered Cathode Surfaces in Lithium-Ion Batteries via a Universal Neural Network Potential Method Attila Taborosi et al.2024ACS Omega, https://doi.org/10.1021/acsomega.4c02484
Universal Neural Network Potential-Driven Molecular Dynamics Study of CO2/O2 Evolution at the Ethylene Carbonate/Charged–Electrode InterfaceMotoki Horibe et al.2024ACS Appl. Mater. Interfaces 16, 53621 (2024)
Experimental study on Na+ conductivity in NaAlBr4 and atomic-scale investigation of Na+ conduction Reona Miyazaki et al.2024Journal of Solid State Electrochemistry, https://doi.org/10.1007/s10008-024-06086-z
Stress-Induced Martensitic Transformation in Na3YCl6Akira Miura et al.2024J. Am. Chem. Soc. 146, 25263–25269 (2024)
Effect of very slow O diffusion at high temperature on very fast H diffusion in the hydride ion conductor LaH2.75O0.125Yoyo Hinuma2024Computational Materials Science 246, 113368 (2024)
Adsorption of Phosphorus-Type Anti-Wear Agents for Refrigerator Nonpolar-Oil AdditivesHiromi YUASA et al.2024JOURNAL OF JAPANESE SOCIETY OF TRIBOLOGISTS, https://doi.org/10.18914/tribologist.24-00003
In situ ambient pressure x-ray photoelectron spectroscopy study on O2/H2O-assisted Na–CO2 batteriesKevin Iputera et al.2024 Journal of Energy Storage 100, 113467 (2024)
Hydrogen production by NH3 decomposition at low temperatures assisted by surface protonicsYukino Ofuchi et al.2024Chem. Sci. 15, 15125 (2024)
Mechanistic Study on NH3 Decomposition over Cu-Exchanged CHA Zeolites Using Automated Reaction Route Mapping Combined with Neural Network Potential and Density Functional Theory CalculationsShunsaku Yasumura et al.2024J. Phys. Chem. C 128, 12949–12959 (2024)
A Practical and Sustainable Ni/Co-Free High-Energy Electrode Material: Nanostructured LiMnO2Yuka Miyaoka et al.2024 ACS Central Science, https://doi.org/10.1021/acscentsci.4c00578
Molecular dynamics of liquid–electrode interface by integrating Coulomb interaction into universal neural network potentialKaoru Hisama et al.2024Journal of Computational Chemistry, https://doi.org/10.1002/jcc.27487
Machine Learning in Catalysis: Analysis and Prediction of CO Adsorption on Multi-elemental Nanoparticle using Metal Coordination-based Regression ModelSusan Menez ASPERA et al. 2024Journal of Computer Chemistry, Japan 23, 19-23 (2024)
Universal-neural-network-potential molecular dynamics for lithium metal and garnet-type solid electrolyte interfaceRinon Iwasaki et al. 2024Communications Materials 5, 148 (2024)
Onset of tetrahedral interstitial formation in GaAsN alloysCooper, J. J. P., Timothy Jen, A. Novak, Z. Xi, L. Qi, F. U. Naab, Y. Q. Wang, and R. S. Goldman2024Applied Physics Letters 124, no. 16 (2024)
Exploring Ti active sites in Ziegler-Natta catalysts through realistic-scale computer simulations with universal neural network potentialMasaki Fushimi and Devaiah Damma2024Molecular Catalysis 565, 114414 (2024)
Quantitative analysis of plasma-enhanced chemical vapor deposition mechanisms: Quantum chemical and plasma-fluid dynamics investigation on tetraethoxysilane/O2 plasmaHu Li, Kazuki Denpoh2024J. Vac. Sci. Technol. A 42, 043002 (2024)
Adsorption of dimethylaluminum isopropoxide (DMAI) on the Al2O3 surface: A machine-learning potential study Miso Kim, Sehee Kim, Bonggeun Shong2024 Journal of Science: Advanced Materials and Devices Volume 9, Issue 3, 100754 (2024)
High-throughput investigation of stability and Li diffusion of doped solid electrolytes via neural network potential without configurational knowledgeRyohto Sawada et al.2024Scientific Reports 14, 11602 (2024)
The Role of External Donors in Ziegler−Natta Catalysts through Nudged Elastic Band Simulations on Realistic-Scale Models Employing a Universal Neural Network PotentialMasaki Fushimi and Devaiah Damma2024J. Phys. Chem. C 128, 6646 (2024)
Spectroscopic and theoretical analyses of the reaction of SrO in molten chloride and fluoride saltsDokyu Kang et al.2024Journal of Nuclear Materials 592, 154962 (2024)
Exploration of the mechanical properties of carbon-incorporated amorphous silica using a universal neural network potential Hiroki Sakakima et al.2024 J. Appl. Phys. 135, 085104 (2024)
Exploration of elastic moduli of molecular crystals via database screening by pretrained neural network potential Takuya Taniguchi 2024 CrystEngComm 26, 631-638 (2024)
A New Zinc Salt Chemistry for Aqueous Zinc-Metal Batteries Haoran Du et al. 2023 Advanced Materials 35, 2210055 (2023)
Boron coordination and three-membered ring formation in sodium borate glasses: a machine-learning molecular dynamics study Takeyuki Kato et al.2023 J. Am. Ceram. Soc. 1–13 (2023)
Evolutionary search for superconducting phases in the lanthanum-nitrogen-hydrogen system with universal neural network potentialTakahiro Ishikawa et al.2023 Phys. Rev. B 109, 094106 (2024)
Proton Conduction over the Zeolite with Surface Water Cluster for the Water Electrolysis at Neutral Condition Keigo Tashiro et al.2023 ChemCatChem e202301297 (2023)
Increasing the Sodium Metal Electrode Compatibility with the Na3PS4 Solid-State Electrolyte through Heteroatom Substitution Lieven Bekaert
et al.
2023 ChemSusChem e202300676 (2023)
CO Adsorption on Ternary Nanoalloys by Universal Neural Network Potential Ayako TAMURA
et al.
2023 J. Comput. Chem. Jpn. 21, 129-133 (2023)
Using GPT-4 in Parameter Selection of Materials Informatics: Improving Predictive Accuracy Amidst Data Scarcity and ‘Ugly Duckling’ Dilemma Kan Hatakeyama et al. 2023
On the Thermodynamic Stability of Alloys: Combination of
Neural Network Potential and Wang-Landau Sampling
Tien Quang Nguyen et al. 2023 J. Comput. Chem. Jpn. 21, 111–117 (2023)
Assessing the Reactivity of the Na3PS4 Solid-State Electrolyte with the Sodium Metal Negative Electrode Using Total Trajectory Analysis with Neural-Network Potential Molecular Dynamics Lieven Bekaert
et al.
2023J. Phys. Chem. C 18, 8503–8514 (2023)
Quantum Annealing Boosts Prediction of Multimolecular Adsorption on Solid Surfaces Avoiding Combinatorial Explosion Hiroshi Sampei et al. 2023 JACS Au 3, 991–996 (2023)
Effect of HFO Refrigerants on Lubrication Characteristics (Part 2) -Adsorption Characteristics of Various Refrigerants on Nascent Iron Surfaces and Molecular Simulation Analysis- Yuji Shitara et al. 2023 Tribologist 68, 280-291 (2023)
Effect of HFO Refrigerants on Lubrication Characteristics (Part 1) -Tribological Characteristics under Refrigerant Atmosphere and Adsorption Characteristics on Nascent Metal Surface- Yuji Shitara and Shigeyuki Mori 2022 Tribologist 67, 662-671 (2022)
Innovation in Molecular Simulation Technologies for Tribology Using Artificial Intelligence Tasuku Onodera 2022 Tribologist 67, 821-829 (2022)
Molecular dynamics of electric-field driven ionic systems using a universal neural-network potential Kaoru Hisama et al. 2022 Computational Materials Science 218, 111955 (2022)
Towards universal neural network potential for material discovery applicable to arbitrary combination of 45 elements So Takamoto et al. 2022 Nature Communications 13, 2991 (2022)

講演・学会発表 一覧

タイトル発表
年月
発表者関連リンク
機械学習に基づく革新的分子シミュレーション手法の開発とトライボロジー課題への応用2021
10月
ENEOS
小野寺拓ほか
日本トライボロジー学会
https://www.tribology.jp/conference/tribology_conference/21matsue/index.html
バイオマス高度利用を目指したトップダウンアプローチによる反応機構解析 2021
11月
東北大学大学院工学研究科
高橋 厚
触媒学会
https://catsj.jp/event/11441
孤立空間を利用した選択的なCO2貯蔵能を有するネットワーク錯体2021
11月
東京工業大学大学院
嶋田光将ほか
日本結晶学会
https://crsj.jp/activity/annualMeetings/nenkai2021/data/%E8%AC%9B%E6%BC%94%E4%B8%80%E8%A6%A7III.pdf
ニューラルネットワークポテンシャルによる部分還元La0.5Ce0.5O1.75上の担持Ruナノ粒子へのN2吸着に関する理論的検討 2021
12月
信州大学
ヴァラデスウェルタヘラルドほか
日本MRS年次大会
https://www.mrs-j.org/meeting2021/jp/
【依頼講演】
MatlantisのENEOS活用事例
2021
12月
ENEOS
井深丈
QPARC
https://www.qparc.qunasys.com/
ユニバーサルニューラルネットワークポテンシャルコンピュータによる材料設計 2022
3月
信州大学
ヴァラデスウェルタヘラルドほか
化学工学会
http://www3.scej.org/meeting/87a/index.html
【依頼講演】
トライボ分子シミュレーションの技術進展と適用事例
2022
3月
ENEOS
小野寺拓
日本トライボロジー学会
https://www.tribology.jp/conference/misc/event20220302.html
ペロブスカイト物性計算と材料探索に向けたNNP技術の活用と富岳連携について 2022
3月
ENEOS
小鷹浩毅
「富岳」成果創出加速プログラム 「富岳」エネルギー変換材料課題 第1回公開シンポジウム
https://www.r-ccs.riken.jp/outreach/events/20220317-1/
【基調講演】
ENEOSにおける低炭素技術への挑戦~汎用原子レベルシミュレータMatlantis™ の共同開発者とユーザーの視点から~
2022
3月
ENEOS
井深丈
日本化学会
https://confit.atlas.jp/guide/event/csj102nd/top?lang=ja

発表資料
https://www.slideshare.net/Matlantis/eneosmatlantis
選択的CO2 吸着のための孤立空間の設計2022
3月
東京工業大学大学院
嶋田光将ほか
日本化学会
https://confit.atlas.jp/guide/event/csj102nd/sessions/classlist/AP09B?lang=ja
【依頼講演】
デジタル時代の触媒・物質科学~人材とパラダイムシフト~
2022
5月
信州大学
古山通久
名古屋工業大学先進セラミックス研究センター講演会
http://www.crl.nitech.ac.jp/
塑性加工油における油性剤の吸着特性に与える基油組成の影響2022
5月
ENEOS
山岸純也ほか
トライボロジー会議
https://www.tribology.jp/conference/tribology_conference/22tokyo/sudmef0000001odi-att/sudmef0000001u34.pdf
ニューラルネットワークポテンシャルに基づく電場下ダイナミクス手法の開発 2022
6月
信州大学
久間馨
ほか
日本コンピュータ化学会
https://sites.google.com/view/sccj2022autumn/
ユニバーサルニューラルネットワークポテンシャルの触媒研究 2022
7月
信州大学
ヴァラデスウェルタヘラルドほか
TOCAT9
https://tocat.catsj.jp/9/
ENEOSにおけるマテリアルズ・インフォマティクスへの取組み
~汎用原子レベルシミュレータ:Matlantis™の共同開発者そしてユーザーの視点から~
2022
7月
ENEOS
尾野秀樹
LabTech Talk
https://labaseplus-event220701.peatix.com/?lang=zh-tw

発表資料
https://speakerdeck.com/sangthae/eneosniokerumateriaruzuinhuomateikusuhefalsequ-zu-mi-fan-yong-yuan-zi-reberusimiyureta-matlantisfalsegong-tong-kai-fa-zhe-はositeyuzafalseshi-dian-kara-polgong-cui-semina-20220701
ユニバーサル・ニューラル・ネットワーク・ポテンシャルを用いた触媒スクリーニング 2022
7月
ENEOS
矢山由洋ほか
TOCAT9
https://tocat.catsj.jp/9/
【依頼講演】
データ駆動型AIラボの取り組みとサイバー触媒科学の展開
2022
9月
信州大学
古山通久
化学工学会
http://www3.scej.org/meeting/53f/prog/session_ST-21.html
【依頼講演】
シミュレーション及び機械学習の融合によるマテリアルズ・インフォマティクスへのアプローチ:革新的シミュレータの活用の観点から
2022
9月
ENEOS
中嶋裕也ほか
高分子討論会
https://main.spsj.or.jp/tohron/71tohron/
汎用ニューラルネットワークポテンシャルとクーロンポテンシャルの ONIOM法によるキャパシタ系の分子動力学2022
11月
信州大学
久間馨
ほか
日本コンピュータ化学会2022年秋季年会 in 長野
https://sites.google.com/view/sccj2022autumn/?pli=1
合金の熱力学的安定性について: ニューラルネットワークポテンシャルと ワンランダウサンプリング2022
11月
信州大学
グエンティエンクアン
ほか
日本コンピュータ化学会2022年秋季年会 in 長野
https://sites.google.com/view/sccj2022autumn/?pli=1
添加剤の吸着特性から見た樹脂材の摩擦 ~新しいAIシミュレータによる解析~2022
11月
ENEOS
緒方塁
ほか
トライボロジー会議2022
https://www.tribology.jp/conference/tribology_conference/22fukui/index.html
Neural Network Potentialを用いた極圧添加剤の表面吸着の分子動力学解析2022
11月
兵庫県立大学
堀尾巴人
ほか
トライボロジー会議2022
https://www.tribology.jp/conference/tribology_conference/22fukui/index.html
金属加工油の性能に対する基油組成の影響 2022
11月
ENEOS
柴田潤一ほか
トライボロジー会議2022
https://www.tribology.jp/conference/tribology_conference/22fukui/index.html
リチウムイオン電池正極材料探索のためのスクリーニングスキームの開発。ニューラルネットワークポテンシャルとWang-Landauサンプリング2022
12月
信州大学
グエンティエンクアン
ほか
第32回日本MRS年次大会
https://www.mrs-j.org/meeting2022/jp/
汎用機械学習ポテンシャルの開発と触媒メカニズムの解明および材料探索への応用2022
12月
ENEOS
矢山由洋、
小野寺拓
触媒学会
https://www.simulation.imr.tohoku.ac.jp/CACatal/index.html
【依頼講演】
潤滑油の分子シミュレーション技術と適用事例
2022
12月
ENEOS
小野寺拓
石油学会
https://www.sekiyu-gakkai.or.jp/jp/bukai/product/symposium/symposium.html
【依頼講演】
革新的超高速AI 分子シミュレーターの触媒探索への応用
2022
12月
ENEOS
矢山由洋
大阪大学産業科学研究所テクノサロン講演
https://www.sanken.osaka-u.ac.jp/labs/air/techno_salon/2022FY.html#technosalon_r4_3
【依頼講演】
トライボ分子シミュレーションにおけるAIの役割
2023
3月
ENEOS
小野寺 拓
日本トライボロジー学会
第30回分子シミュレーションのトライボロジーへの応用研究会
https://www2.kaiyodai.ac.jp/~kentaro/MD_meeting/
【依頼講演】
Matlantisを用いたENEOSの研究開発と富岳プロジェクトとの連携
2023
3月
ENEOS
小鷹浩毅
「富岳」成果創出加速プログラム 「富岳百景」研究交流会
https://fugaku100kei.jp/events/kasoku/2022_rem/
Reaction dynamics of ZnDTP lubricant additive using neural network potential2023
3月
兵庫県立大学
堀尾巴人
ほか
計算科学振興財団 第1回ソフトマテリアル工学シミュレーション討論会
https://www.j-focus.or.jp/event_seminar/entry-3038.html
Quantum Annealing Inspired Fast and Accurate Search for Multi-Molecular Adsorption Configurations 2023
5月
早稲田
大学
三瓶大志ほか
第19回日韓触媒シンポジウム
http://www.kjsc2023.com/venue.html
周辺環境を考慮した化学的性質に基づく原子のクラスタリングと精度検証への応用2023
5月
ENEOS
中嶋裕也ほか
第25回理論化学討論会
https://jstc.org/theochem25/
複数のスぺクトル情報と量子化学計算に基づく化合物の自動同定システムの開発2023
5月
早稲田
大学
熊谷拓海ほか
第25回理論化学討論会
https://jstc.org/theochem25/
ZnDTPおよびMoDTC添加剤の化学反応ダイナミクス:ニューラルネットワークポテンシャルを用いた分子動力学シミュレーション2023
5月
兵庫県立大学
堀尾巴人
ほか
トライボロジー会議2023春・東京
https://www.tribology.jp/conference/tribology_conference/23tokyo/
添加剤の効果を引き出す基油構造のin silicoスクリーニング2023
5月
ENEOS
小野寺 拓ほか
トライボロジー会議2023春・東京
https://www.tribology.jp/conference/tribology_conference/23tokyo/
潤滑特性におよぼすHFO冷媒の影響と新生面への吸着挙動(第2報)2023
5月
ENEOS
設楽裕治ほか
トライボロジー会議2023春・東京
https://www.tribology.jp/conference/tribology_conference/23tokyo/
量子化学計算と各種スペクトル情報を用いた化合物の自動同定手法の開発 2023
6月

早稲田
大学
熊谷拓海ほか

日本コンピュータ化学会2023春季年会
https://www.sccj.net/events/nenkai/2023sp/

AIシミュレータを活用した材料開発DXの取組み2023
6月
ENEOS
尾野秀樹
Annual ARC Industry Forum Asia 2023 Japan・東京
https://dev.arcweb.com/arc-japan/arc-industry-forum-tokyo
ニューラルネットワークポテンシャルを用いた分子動力学シミュレーションによる金属表面における有機金属系添加剤の吸着・反応ダイナミクスの解析2023年9月 ENEOS
小野寺拓ほか
関西潤滑懇談会2023年9月例会・大阪
https://www.maizuru-ct.ac.jp/control/noma/kansai_jyunkon/index_2009.html
AIシミュレータMATLANTISと数値シミュレーションを融合した高分子材料開発 2023年9月 ENEOS
小島隆嗣
日本化学会関東支部 
マテリアルズインフォマティクスの最先端~化学産業への展開~
https://kanto.csj.jp/event/2023/05301319002967/
機械学習ポテンシャルを用いた酸化物表面上の反応経路自動探索:PdO(101)面およびβ-MnO2(110)面上におけるメタン完全酸化反応経路ネットワークの比較 2023年9月 北海道大学
前田理ほか
第17回分子科学討論会・大阪
https://www.molsci.jp/2023/
Matlantisと進化的アルゴリズムの連動によるランタン-窒素-水素系超伝導の探索 2023年9月 東京大学
石河孝洋ほか
日本物理学会第78回年次大会・宮城
https://www.jps.or.jp/activities/meetings/annual/annual-index.php
量子コンピューティング技術による触媒表面の吸着構造探索手法の開発 2023年9月 早稲田大学
三瓶大志ほか
第132回触媒討論会
https://catsj132.infotecs.jp/program202308/