株式会社Preferred Computational Chemistryは、7月21日（金）に第3回「Matlantis User Conference」（ウェビナー）を開催します。今回は、2名のMatlantisユーザー様とMatlantisの開発者であるPreferred Networksのメンバーにご登壇いただきます。
本ウェビナーは、Matlantisユーザーではない方のお申込も可能です。ただし、コンテンツにMatlantisの基本機能のご紹介は含まれておりませんので、Matlantisの概要（Atomistic simulation tutorial 第1章 Introduction）をご確認いただいた上でご参加いただくと、より一層楽しめる内容となっております。
お申し込みはこちらから
こんな方におすすめ
・計算化学・シミュレーションに興味のある方
・マテリアルズ・インフォマティクスに興味のある方
開催概要
・開催日時：2023年7月21日(金) 13:00-15:00
・場所：オンライン（Zoom）
・申し込み締切日：2023年7月20日(木)
・参加費：無料（事前登録制）
・定員：500名
・申込フォーム：https://pfcc.connpass.com/event/284478/
タイムテーブル
・13:00-13:05 オープニング 株式会社Preferred Computational Chemistry 柴田 ラビ
・13:05-13:45 講演① 北海道大学 鳥屋尾 隆 先生
・13:45-14:25 講演② ENEOS株式会社 小野寺 拓 様
・14:25-14:55 講演③ 株式会社Preferred Networks 林 亮秀 様
・14:55-15:00 クロージング 株式会社Preferred Computational Chemistry 柴田 ラビ
コンテンツ紹介
講演①
タイトル
Matlantisを利用した固体触媒研究
講演者
北海道大学 鳥屋尾 隆 先生
略歴
2015年9月：大阪府立大学大学院工学研究科博士後期課程 修了 博士（工学）取得
2015年10-11月：日本学術振興会特別研究員（PD）
2015年12月：北海道大学 触媒科学研究所 助教
2016年1月-2022年3月：京都大学 触媒電池ユニット 特定助教（兼任）
講演概要
固体触媒研究は未だ実験と理論の乖離が大きく、実験を行わずに仮説検証・触媒特性予測をすることは困難である。この主な理由としては、固体表面の不均一性に起因して個々の触媒作用機能が明確になっていないことや触媒物質が反応条件下でダイナミックな変異を起こすことが挙げられる。このような背景の中、既存の第一原理計算では評価が困難であった固体触媒系に対して、Matlantisによる高速・高精度な触媒シミュレーションを行うことで研究を加速することが期待されている。本講演では、Matlantisを用いた固体触媒研究に関する我々の最近の取り組みを紹介する。
講演②
タイトル
Matlantisによる複雑現象解明と材料スクリーニング：潤滑油設計への応用
講演者
ENEOS株式会社 小野寺 拓 様
略歴
2008年4月-2011年3月：東北大学大学院工学研究科応用化学専攻 博士課程
各種計算化学手法を用いた環境対応エンジンオイル添加剤の研究に従事
2008年4月-2011年3月：日本学術振興会特別研究員（DC1）
2011年3月：博士（工学）の学位取得
2011年4月-2021年1月：株式会社日立製作所 日立研究所 材料イノベーションセンター
実験と分子シミュレーション両輪で材料開発に従事
2021年2月-現在：ENEOS株式会社 中央技術研究所 入社
従来経験活かし分子シミュレーションとMIを活用した材料設計に従事
講演概要
地球温暖化がグローバルな課題となっている昨今、自動車や家電などのプロダクトに加え、それらを製造する産業機器や製造プロセスにも省エネルギー化や高効率化が求められている。そのため、機器を構成するコンポネントの摺動部や、機械加工における摩擦損失の抑制に資する材料ニーズが高まっている。我々の周囲に散在するアルミニウム製品の塑性加工も例外ではなく、加工に用いる潤滑油には低摩擦や焼付き防止など各種性能の向上が求められている。本講演では、Matlantisを用いて潤滑油の複雑な界面現象を明らかにし、それに基づき膨大な化合物群の中から低摩擦化に資する潤滑油の分子構造を選定した成果について報告する。
講演③
タイトル
Matlantisを用いた反応経路と遷移状態の計算
講演者
株式会社Preferred Networks 林 亮秀 様
略歴
2021年：大阪大学大学院化学専攻博士課程修了。博士（理学）。同年Preferred Networksに入社し、2021年4月より現職。密度汎関数理論や機械学習ポテンシャルを用いた触媒の反応経路探索を専門とする。
講演概要
Matlantisを用いて反応経路と遷移状態を探索する方法について発表する。特にドメイン知識を用いて欲しい反応から優先的に探索する方法に焦点を当てる。化学者が持つドメイン知識は反応経路最適化の初期値を作成するのに使い、反応経路や遷移状態の最適化は自動的に進行するようにするとMatlantisの高速なポテンシャルの恩恵を受けやすい。今回の講演では、Matlantisに実装予定の大まかな反応経路を作るプログラムを用いて反応経路最適化の初期値を作成する方法と、Matlantisに既に提供されているReactionStringFeatureを用いて大まかな反応経路を自動的に最適化して反応経路と遷移状態を得る方法を紹介する。
注意事項
同業者様からのお申込みなど、 当社の判断によりMatlantis User Conference参加をお断りさせて頂く場合がございます。予めご了承いただけますと幸いです。
