Quantum Annealing for Functional Molecular Assemblies

功能分子组装体的量子退火

• 批准号: 21K05003
• 负责人: Packwood Daniel
• 金额: $ 2.75万
• 依托单位: Kyoto University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K05003/
• 关键词: self-assembly; surface; simulation; quantum annealing; porphryin; phthalocyanine; 量子アニーリング; 分子自己組織化; 材料設計; 表面; 計算材料化学

Computational methods for predicting the assembly of surface-adsorbed molecules will accelerate breakthroughs in nanotechnology. During FY2022, we developed a quantum annealing method to predict the orientations of porphyrin molecules adsorbed to a gold surface. This system involves realistic, density functional theory-calculated intermolecular and surface-molecule potentials, but is also simple enough to be expressed as an Ising model. It is therefore a relevant target for developing quantum annealing algorithm. With this method, we succeeded to correctly predict the orientations of the molecules within a few minutes of computational time on a laptop, thereby confirming the ability of quantum annealing to be applied to molecular self-assembly phenomena.

预测表面吸附分子组装的计算方法将加速纳米技术的突破。在2022财年，我们开发了一种量子退火方法来预测卟啉分子吸附在金表面的取向。该系统涉及现实的密度泛函理论计算的分子间和表面分子电位，但也足够简单，可以表示为伊辛模型。因此，这是发展量子退火算法的一个相关目标。利用这种方法，我们成功地在几分钟的计算时间内在笔记本电脑上正确地预测了分子的取向，从而证实了量子退火在分子自组装现象中的应用能力。

项目成果

Data science for novel molecular materials

新型分子材料的数据科学

Data-Driven Approaches for Surface Materials and Beyond

针对表面材料及其他领域的数据驱动方法

• 发表时间: 2022
• 作者: 宮本 孟;岡田 健治;岸 亮平;北河 康隆;Daniel Packwood
• 通讯作者: Daniel Packwood

Bi-Functional On-Surface Molecular Assemblies Predicted From a Multifaceted Computational Approach

从多方面计算方法预测的双功能表面分子组装体

• DOI: 10.1002/apxr.202200019
• 发表时间: 2022
• 期刊: Advanced Physics Research
• 作者: Tsurumi Naoaki;Tsuji Yuta;Baba Taiki;Murata Hiroyuki;Masago Noriyuki;Yoshizawa Kazunari;Daniel M. Packwood
• 通讯作者: Daniel M. Packwood

Magnetic on-surface assemblies predicted from a pious computational method

通过虔诚的计算方法预测的磁性表面组件

• 发表时间: 2022
• 期刊: arXiv
• 作者: 岡田 健治;岸 亮平;北河 康隆;清水正毅;Daniel Packwood
• 通讯作者: Daniel Packwood