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溝口研究室(Nano Materials Design Lab.)
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通过AI、计算与原子级测量，有目标地设计物质的研究室。
About关于研究室
让物质从被发现的对象，变为被设计的对象。
溝口研究室研究如何阐明物质的原子排列方式、
研究结合人工智能
该研究室的目标是实现能够有针对性地制造具有目标功能的物质的“Designed Materials”。
学生全员都是借升入研究生院之机，
术语说明
- 第一性原理计算
- 不依赖实验确定的数值，
而是从量子力学的基本规律出发计算物质性质的方法 - 机器学习势函数
- 用机器学习表示原子之间作用力的模型。
能在保持精度的同时加快计算 - 晶格缺陷
- 晶体中原子排列紊乱之处，
如原子缺失或晶体之间的边界等 - 内壳层电子激发谱
- 原子内侧的电子吸收电子束或X射线的能量，
跃迁到外侧 空 轨道时出现的信号
News研究室公告
BaTiO₃极化反转的研究确定将刊登于Physical Review B
从态密度生成能带结构的机器学习论文确定将刊登
在驹场研究园区开放日
公开研究室 学生在韩国举办的国际工作坊上荣获海报奖
关于物质设计AI智能体的合作研究成果发布新闻稿
Research研究课题
该研究室以阐
※示意图用AI设计物质
运用机器学习、
※示意图用计算研究半导体与二维材料的缺陷
使用第一性原理计算、
※示意图能源材料的结构与功能
以锂
※示意图计算光谱，用AI解读
开发利用第一性原理计算求得物质分析中所用的内壳层电子激发谱
Members教师
溝口研究室的成员由教师、
- 教授溝口 照康研究成果 ↗
Voices学长学姐的评价
评价基于在读
对于接受采访的学生，
学长学姐的评价
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学长学姐的评价会回答这些问题
- 这个研究室的推荐点是什么?
- 进入后才知道的事情是什么?
- 氛围和老师的性格如何?
- 推荐给什么样的学生?
- 毕业后的去向?
Related与溝口研究室(Nano Materials Design Lab.)相似的研究室
本页信息由LabLog运营团队根据研究室的公开信息和采访整理。
关于图片
顶部和研究课题的图片为示意图，
- 顶部图片：《Aluminium Atomic lattice》 Matheustunes／CC BY-SA 4.0（裁剪）
- 用AI设计物质：《Robot arm handles an assay plate》 National Institute of Allergy and Infectious Diseases／公有领域
（裁剪） - 用计算研究半导体与二维材料的缺陷：《High-resolution HAADF-STEM image of an inversion domain boundary in wurtzite AlN》 Sri Ayu Anggraini, Masato Uehara, Kenji Hirata, Hiroshi Yamada & Morito Akiyama; N. Stolyarchuk, T. Markurt, A. Courville, K. March, J. Zúñiga-Pérez, P. Vennéguès & M. Albrecht; Ji-Li Li, Ye-Fei Li & Zhi-Pan Liu／CC BY 4.0（裁剪）
- 能源材料的结构与功能：《Close-up of a polycrystalline solar PV panel》 Guilhem Vellut／CC BY 2.0（裁剪）
- 计算光谱，
用AI解读：《SPring- img pano》 Artorius／CC BY-SA 3.0（裁剪） - 相关研究室
（渡邉研究室） ：《Scanning Tunneling Microscope Structure ( )》 National Institute of Standards and Technology／公有领域 （裁剪） - 相关研究室
（吉田亮研究室） ：《Superabsorber Hydrogel KSG 2917 pK》 Petra Klawikowski／CC BY-SA 3.0（裁剪） - 相关研究室
（星野研究室） ：《CompactedSteelScraps》 Rotor DB／CC BY-SA 3.0（裁剪） - 相关研究室
（醍醐研究室） ：《CompactedSteelScraps》 Rotor DB／CC BY-SA 3.0（裁剪）
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