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「励起状態エネルギー」とは、原子や分子が基底状態よりも高いエネルギーを持つ「励起状態」にあるときのエネルギー量です。AI・機械学習の分野、特にマテリアルズインフォマティクスや量子化学計算AIにおいて、新素材の設計や発光デバイスのシミュレーション、化学反応の予測を行うための重要なターゲット物性として扱われます。
マテリアルズインフォマティクスのAI用語一覧
5件マテリアルズインフォマティクスに関するAI用語を5件掲載しています。意味や使い方、関連用語を一覧から確認できます。
分子動力学
分子動力学（MD）は、原子や分子の物理的な運動をコンピュータ上でシミュレーションし、物質の微視的な振る舞いや熱力学的性質を解析する手法です。近年は、ディープラーニングなどのAI技術を用いたニューラルネットワークポテンシャルの導入により、第一原理計算に迫る高い精度と、従来の古典的計算手法に匹敵する高速性を両立したシミュレーションが可能になっています。
物性予測
物性予測とは、化合物や材料の化学組成・結晶構造などの情報から、その物質が持つ物理的・化学的特性をAIや機械学習を用いて予測する技術です。従来の時間のかかる実験や高負荷なシミュレーションを代替・高速化し、新素材や医薬品の開発を効率化するマテリアルズインフォマティクスの基盤技術として注目されています。
化合物
化合物とは、2種類以上の異なる元素が化学結合によって一定の割合で結合した純物質です。AIや機械学習の分野、特に創薬AIやマテリアルズインフォマティクスにおいては、膨大な化合物データから新規の候補物質を予測・設計するための対象データとして位置づけられており、分子構造のグラフ表現などを通じてディープラーニングモデルで解析されます。
第一原理計算
第一原理計算とは、実験データや経験的なパラメータに頼らず、量子力学の基本法則に基づいて物質の性質や電子状態を計算・予測する手法です。新素材の開発や創薬分野において重要な役割を果たしており、近年ではマテリアルズインフォマティクスや機械学習ポテンシャルなどのAI技術と組み合わせることで計算処理の高速化が進んでいます。