概要

• 電池材料をはじめとして、先端の基礎研究、素材・材料開発など、研究開発を多角的に支援するワンストップサービスを提供

• 計算化学、MI（マテリアルズ・インフォマティクス）などの技術力で、強力な共同研究・支援・計算能力を提供

• 幅広いシミュレーションソフトウェアをサポート

• 最先端のGPUを含めて、計算内容に応じたワークステーションを提供

提供可能アプリケーション例

Adbance/NanoLabo （統合GUI）	Advance/Neural MD （分子動力学計算ソフトウェア）	GRRM20 （反応経路計算プログラム）	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	1つの分子から生じうる化学反応経路を、網羅的、自動的に探索できる画期的な計算プログラム	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

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。