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ナノ機能予測研究分野（南谷研）
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ナノ物質の機能を計算と理論で理解する研究室。
AboutAbout the lab
ナノ物質の機能を、計算と理論で理解する。
南谷研究室は、
機械学習を
電子の
大阪大学基礎工学研究科物質創成専攻
Key terms
- 第一原理計算
- 量子力学に
基づき、 現実の 物質の 物性を 高精度に 計算する 手法。 計算コストが 高い - 機械学習ポテンシャル
- 第一原理計算の
代わりに、 原子の 配置から エネルギーや 原子に 働く 力を 返す機械学習の モデル - トポロジカルデータ解析
- データの
つながり方で 決まる 環や 空隙と いった 「穴」の 構造を、 数学の トポロジーで 定量化する 解析手法 - スピンホール効果
- スピン軌道相互作用を
利用して、 磁場を 使わずに 電子の スピンを 操れる 現象
NewsLab news
論文が
Proceedings of the National Academy of Sciences に 掲載され、 プレスリリースを 実施 学部
4年の 学生が、 楠本賞を 受賞 修士課程の
学生が 筆頭の 論文が、 Science and Technology of Advanced Materials: Methods に 掲載 データ科学の
応用の 論文が Nature Communications に 掲載され、 プレスリリースを 実施 スピントロニクスの
理論の 論文が npj Spintronics に 掲載され、 プレスリリースを 実施
ResearchResearch themes
ナノスケールでの
*Illustrative image機械学習とデータ解析の応用
ニューラルネットワークの
*Illustrative imageスピントロニクスの理論
スピンホール効果の
MembersFaculty
南谷研究室の
- Professor南谷 英美
- Associate Professor下出 敦夫
- Assistant ProfessorNguyen Thi Phuong Thao
- Assistant Professor白石 薫平
VoicesStudent voices
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- Top image: “Carbon nanorim zigzag povray” Arnero / Public domain (cropped)
- 機械学習と
データ解析の 応用: “Example of a deep neural network” BrunelloN / CC BY-SA 4.0 (cropped) - スピントロニクスの
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