- 2020.06.04
- プレスリリース
電子状態が変化する前の姿から、変化後の姿をAIが正確に予想～電子の励起状態を高速で計算、構造解析のアクセルに～
溝口 照康 教授らは、人工知能技術を利用し、電子が励起していない「基底状態」の情報をもとに「励起状態」の電子構造を、高速かつ高精度に予測する手法を開発しました。これにより、わずか数秒から数分の計算で、スペクトルを計算できるようになりました。さらに、人工知能技術によって、これまで明らかにされてこなかった励起状態に関する重要な知見も得ることができました。
詳しくは下記URLをご覧ください。
http://www.iis.u-tokyo.ac.jp/ja/news/3304/