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【無料セミナー】PFN Materialsセミナー

Preferred Networks (PFN)は、材料科学に機械学習や深層学習などの情報科学を応用し、触媒や次世代電池などの新材料開発を効率化・高速化するマテリアルズ・インフォマティクス分野において技術開発を進め、革新的なマテリアルの創出による、持続可能な世界の実現を目指しています。

これまで、PFN Materialsチームでは自社内での研究に加えて、オープンイノベーションにも取り組み、社外の方々の材料分野における課題解決および材料科学における数値計算技術の発展に貢献して参りました。一例として、ENEOS株式会社様と共同で、汎用原子レベルシミュレータMatlantis™️を開発しました。

このたび、PFN Materialsチームが取り組んでいる、もしくは取り組もうとしている研究内容を、社外の方に紹介するセミナーを開催します。材料分野における研究開発加速・課題解決手段として、オープンイノベーション(共同研究)をご検討されている材料研究開発に携わる方々に、PFN Materialsチームの幅広い取り組みを知っていただく良い機会になることを期待しております。

日時 2025年8月1日(金)13:30~18:00(オンサイトのみ、18:00~19:30で懇親会)

会場

ハイブリッド開催

オンサイト会場
株式会社Preferred Networks会議室(東京都千代田区大手町1-6-1 大手町ビル3階)

オンライン
Zoomウェビナー

オンサイト会場詳細はご登録者にご連絡いたします。

イベントPDF 47468_ext_06_0
詳細・参加申込

(外部サイトが開きます)

発表テーマ(予定)

  • PFN材料研究の方向性
  • 高分子反応シミュレーション
  • PFP/MM(PFPと古典力場のハイブリッドによる大規模系の反応シミュレーション)
  • PFP中間層を活用した反応座標の自動構築とメタダイナミクス
  • LightPFP(大規模系への展開)
  • PFP Descriptors(PFP中間層の活用)
  • 反応経路生成Neural Network
  • 結晶構造探索
  • 電子状態の高精度予測
  • 電子状態の高速予測
  • 電気化学への展開
  • 材料分野へのLLM活用
*PFP: PFNとENEOS株式会社様が共同開発した深層学習技術であるNeural Network Potential (Neural Networkを用いて原子間ポテンシャルを表現するもの)
*各テーマを担当する弊社リサーチャーが発表予定です
*発表テーマは都合により変更する場合があります

対象者

計算化学や材料技術における機械学習分野のオープンイノベーション(共同研究)に興味をお持ちの社会人

主催

株式会社Preferred Netwoks

お問い合わせ先

株式会社Preferred Networks PFN Materialsセミナー担当 materials_biz@preferred.jp

日時 2025年8月1日(金)13:30~18:00(オンサイトのみ、18:00~19:30で懇親会)

会場

ハイブリッド開催

オンサイト会場
株式会社Preferred Networks会議室(東京都千代田区大手町1-6-1 大手町ビル3階)

オンライン
Zoomウェビナー

オンサイト会場詳細はご登録者にご連絡いたします。

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(外部サイトが開きます)

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