概要

• 原子・分子からCAEまで、マルチスケールにソリューションをご提案いたします。
• シミュレーションを効率的かつ効果的に活用できるハードウェアをご提案いたします。
• ソフトとハードを繋ぐ優れた技術者集団としてシステムインテグレーション（SI）によりお客様計算環境の価値最大化の実現に向け、SIサービスを提供いたします。

特長

• 原子・分子での電池材料設計ソリューションをご提供：GRRM23,ReactionPlus,NanoLabo
• 電池モデリングを可能とするCAEソリューションをご提供：Ansys
• 電池設計にかかわる実験最適化ソリューションをご提供：M-EVO
• 最適な電池シミュレーション環境をご提供：＜例＞水冷モデル HPC3000-XSRGPU4TP-LC

Adbance/NanoLabo （統合GUI）	Advance/Neural MD （分子動力学計算ソフトウェア）	GRRM23 （化学反応シミュレーションソフトウェア）	Gaussian16 （電子状態計算プログラム）	Reaction plus Pro2 （反応系計算プログラム）
Advance/PHASEおよび、Quantum ESPRESSOやLAMMPSなどのオープンソースの材料解析ソフトウェアに対応した統合GUI	Neural Network Potentialに基づいた分子動力学計算のソフトウェア	化合物の合成経路や、分解生成物とその経路の探索が可能。 化審法、EINECS、TSCA登録に便利！	電子状態計算や計算化学モデルについて最先端の手法や技術を提供 量子化学計算プログラム	反応物と生成物と指定するだけで自動的に反応系の計算ができる

■Ansys仕様に関しましては、下記サイトをご覧下さい。
　https://www.hpc.co.jp/product/ansys/

■水冷モデル HPC3000-XSRGPU4TP-LCの検証動画を公開しております。
　詳しくは下記サイトをご覧下さい。
　https://www.hpc.co.jp/images/video/quiet_investigation.mp4

解析事例

Δ-NNP法によるリチウムイオン伝導体LGPSの伝導率計算

Li10GeP2S12(LGPS)は、室温で10-2 S/cm以上の高いイオン伝導率を有するリチウムイオン伝導体であり、全全固体リチウムイオン電池における固体電解質としての利用が期待されています。
この結晶に対して、新しいNeural Network力場法であるΔ-NNP法を適用して、イオン伝導率を計算します。
第一原理MDではモデルサイズを大きくできず、イオンが激しく運動する高温領域しかシミュレーションできません。
一方、Neural Network Potentialを使用すると、常温でもシミュレーション可能で、イオン伝導率の実験値をよく再現しています。

Li10GeP2S12のイオン伝導率

T = 298.15K におけるイオン伝導率を、2次関数で補外して予測すると、σ = 1.6 x 10-2 S/cm　となりました。
実験値 1.2 x 10-2 S/cmにかなり近い数値です。
第一原理MDや既存NNPよりも低コストに高精度なイオン伝導率が予測できることから、LGPS以外の固体電解質への適用も期待されます。