【未知のガラス構造を解明】【24卒】 クラレ 機電系・化学工学系職の通過ES(エントリーシート) No.103789（大阪大学大学院/男性）（2023/2/2公開）

貴社は「他人のやれないことをやる、世のため人のため」をスローガンに掲げており、挑戦心があり、仕事を通して社会貢献をしたい私にマッチしていると感じました。その貴社のインターンシップに参加することで、新素材の製造、スケールアップしていく過程といったプラントエンジニアの具体的な業務や、いかに効率よく、安全に、環境に配慮して製造するかというプラントエンジニアとしての着眼点や考え方について理解を深めたいです。 続きを読む

深層学習による、ガラス状態、及び過冷却状態を特徴付ける新しい指標の導出である。液体を冷却しても、急冷によって結晶化が阻害されると、融点以下の液体状態が維持され、過冷却液体になる。この過冷却液体をさらに冷却すると、液体の粘度が急激に上昇し、ガラスになる。これは、ガラス転移温度付近の過冷却液体では粒子の運動が不均一になること(動的不均一性)が原因であると考えられている。しかし、この動的不均一性の起源については、未だ明らかになっていない。そこで、本研究では、深層学習の手法の一つであるグラフニューラルネットワーク(GNN)により、ガラスと過冷却液体のランダム構造の分類問題を解き、GNNが判断に依存する構造を特定することを目指す。GNNは、グラフ構造を入力とすることを活かし、情報伝播により情報を更新し、自ら特徴量を作り出す。そのため、新しい指標の発見のために深層学習の力を活用することができる。 続きを読む