#機械学習間原子ポテンシャル の論文解説
Ferumaが追跡する電池技術から機械学習間原子ポテンシャルに関するエディション一覧
#2
5.6Edition #2 · 2026年6月13日(土)
電池材料から計算科学へ—機械学習が拓く材料設計の新時代
収束時間1-2ns（従来比100倍以上高速化）
#Li-Mg合金負極#デンドライト抑制#紡錘状分解
#3
5.7Edition #3 · 2026年6月12日(金)
電池から材料へ—マルチスケール解析が拓く次世代デバイス
200mA/cm²での過電圧246mV
#SOC推定#LFP電池#カルマンフィルタ
5.3Edition #8 · 2026年5月26日(火)
電池から電動化へ — 材料設計と充電制御の最前線
100以上の科学スキルを統合
#急速充電#モデル予測制御#熱管理
4.5Edition #11 · 2026年5月12日(火)
ナノスケール輸送現象の制御—マルチスケール材料シミュレーションへの展開
マイクロメートルスケル対応—従来比で時間分解能1000倍向上
#ナノフルイディクス#メムリスタ#バーミキュライト
5.0Edition #12 · 2026年5月11日(月)
エネルギー貯蔵から材料科学へ—電池・蓄電システムの最適化と基礎科学の融合
計算コスト O(N⁴)→低スケーリング化
#BMS制御#需給制御#周波数調整