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ケイ素酸化炭化物の構造と物性の関係を機械学習原子間ポテンシャルで解く

（Structure-property relations of silicon oxycarbides studied using a machine learning interatomic potential）

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田中専務

拓海さん、お忙しいところすみません。先日部下から「シリコン・オキシカルバイド（Si-O-C）の論文を読め」と言われまして、正直何が変わるのかピンと来ないのです。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ずわかりますよ。要点はまず三つで、何を主張しているか、なぜその手法を使ったか、そして我々の現場でどう使えるか、です。

田中専務

論文の手法に「機械学習原子間ポテンシャル」だとか書いてありまして、それが何を意味するのか…現場の設備投資にどう結びつくのかが見えません。

AIメンター拓海

いい質問です。まず言葉を平たく言うと、

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

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