J-OCTAの機能

分子動力学計算のためのモデリング機能を備えています。

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  全原子モデリング(1)

  画面上に化学式を描くことにより、簡単に3次元分子構造を作成することが出来ます。モノマーのモデリング後にそれらを結合させてポリマーを作成します。ブロック共重合体やランダム共重合体の構築、タクティシティ制御なども行えます。PDB や CIF、MOL、SMILES 形式のモデルをインポートして利用することもできます。反応点（原子）を指定して、分子動力学計算中の化学反応、架橋構造の作成なども可能です。 「反応モデリング機能」もご参照ください。

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  全原子モデリング(2)

  力場(Force Field)パラメータとして、
  ・AMBER
  ・GAFF
  ・DREIDING
  ・OPLS-AA
  ・L-OPLS
  ・UFF
  ・CLAY
  ・PCFF
  が使用できます。文献からの入力も可能です。また、Direct Force Field(Team Force Field)から力場情報の取得も可能です。 Direct Force Fieldについて

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  全原子モデリング(3)

  Gaussian、Firefly/PC-GAMESS、ABINIT-MP などの量子化学計算をダイレクトに実行して点電荷を取得することが可能です。

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  システムモデリング

  全原子モデルや粗視化モデルで作成した分子を計算領域内に配置しシステム（系）を構築します。全原子モデルとしては、アモルファス構造の作成、無機材料の結晶構造の作成、そして、これらのシステムをマージした、有機-無機界面構造の構築などが可能です。粗視化モデルとしては、Kremer-Grest や DPD でのフィラー作成、および、ポリマー内へのフィラー挿入などが可能です。

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  MD モデリング API

  MD計算に必要なインプットファイル作成の自動化に対応しています。SMILES 形式で準備された化学構造から MD計算のモデルをコマンドやpythonスクリプトで作成することが可能です。バルクモデルと界面モデルの作成に対応しています。多数の計算を効率よく行うこと（ハイスループット計算）ができます。

※VSOP は JSOL と独立行政法人日本原子力研究開発機構（JAEA）が共同開発した高速並列分子動力学エンジンです。

材料の静的・動的特性を原子・分子のレベルから評価・予測します。

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  力場調整機能

  DFT や MO などの量子計算で得た構造とポテンシャルエネルギーを元に、それに合うように分子内の結合ポテンシャルや無機/有機界面の LJポテンシャルのパラメータを調整します。パラメタ―を自動で割り振ることや、得られたポテンシャルカーブと量子計算の結果を比較しながらの調整が可能になります。

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  粗視化モデリング

  原子の集合体を一つのユニット（粒子）として扱うモデルです。粗視化モデルを用いることで、より大規模かつ長時間の現象が計算可能となります。全原子モデルに基づいた粗視化ポテンシャル推算機能を有しています。 事例：粗視化ポテンシャルの評価

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  反応モデリング機能

  2つの分子内の原子を反応点として指定し、MD を用いた化学反応計算のパラメータや、反応後の構造、力場パラメータ、電荷などの設定を行うことができます。※MD で反応計算を行うには VSOP が必要です。 エポキシの事例1 エポキシの事例2事例: 架橋フェノール樹脂の物性評価 記事：分子シミュレーションによる架橋構造材料の特性評価

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  外部エンジン

  LAMMPS や GROMACS、HOOMD-blue、GENESISとのコンバータ機能を有しており、J-OCTA 上でこれらの分子動力学法エンジンをダイレクトに実行できます。 LAMMPS WebサイトGENESIS Webサイト

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  並列化分子動力学エンジンVSOP

  VSOP（並列化分子動力学エンジン）を用いることで、計算速度が飛躍的に向上し、これまで解くことのできなかった大規模計算が可能になります。

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  解析機能

  OCTA エンジン付属の解析機能に加え、自由体積の解析、プリミティブパスの解析、特定領域への球モデル充填などが可能です。また、FEM 連携用に密度分布をエクスポート（テトラメッシュ、Voxel メッシュ、STL 等）することもできます。

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  リバースマッピングを利用したアモルファス構造作成

  ポリマーの全原子モデルから内部的にKremer-Grestモデルの作成・緩和計算を行い、その結果をリバースマッピングすることで全原子モデルのアモルファス構造を取得します。全原子モデルでは時間がかかる緩和計算をKremer-Grestモデルに置換して実施することで、全原子モデルのアモルファス構造を高速に構築することができます。
  記事：J-OCTA を用いたナノからメソスケールのシミュレーション

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  ライフサイエンスのためのGENESISモデラー

  生体分子のモデリングや創薬のための分子動力学計算をサポートします。タンパク質とリガンドのドッキング構造の探索と自由エネルギー評価、生体膜のモデリングなど便利な機能を追加していく予定です。
  ライフサイエンス・創薬分野のためのJ-OCTAの新機能

※VSOP は JSOL と独立行政法人日本原子力研究開発機構（JAEA）が共同開発した高速並列分子動力学エンジンです。

※GENESISは理化学研究所を中心に開発している分子動力学ソフトウェアで、フリーソフトウェア（LGPLv3）として配布されています。

GENESIS 公式サイト
理研数理 GENESISサイト

参考文献:

[1] C. Kobayashi, J. Jung, Y. Matsunaga, T. Mori, T. Ando, K. Tamura, M. Kamiya, and Y. Sugita, J. Compute. Chem. 38, 2193-2206 (2017).
http://dx.doi.org/10.1002/jcc.24874

[2] J. Jung, T. Mori, C. Kobayashi, Y. Matsunaga, T. Yoda, M. Feig, and Y. Sugita, WIREs Comput. Mol. Sci., 5, 310-323 (2015).
http://dx.doi.org/10.1002/wcms.1220

平均場法（SUSHI）、散逸粒子動力学法（COGNAC-DPD）を用いて、様々な構造の分子やブロック共重合体などを含む材料について、相分離構造や界面形状などを予測します。

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  相互作用パラメータ推算

  相互作用パラメータ（χパラメータ）推算機能を有しています。 (1)原子団寄与法や QSPR、あるいは分子動力学法を用いてSP値（溶解度パラメータ）を評価して、χパラメータを求める機能。(2)力場計算やフラグメント分子軌道計算から求めた粗視化セグメント間の接触エネルギーと配位数からχパラメータを求める機能。(3)実験で得られる相図をもとにχパラメータを逆算する機能。 事例：相図からのχパラメータ推算

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  KRI-NIWA法

  KRI-NIWA法は株式会社 KRI により開発された新しい原子団寄与法で、従来の原子団寄与法と比較し、高精度な SP値の予測が可能です。これを用いてχパラメータの推算をできます。

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  モンテカルロ法（FMO）によるχパラメータ推算（FCEWS）

  ABINIT-MP を用いたフラグメント分子軌道計算（FMO）の結果を元に相互作用パラメータ（χパラメータ）を推定します。電子状態に基づいてパラメータを決定するため、電荷移動による相互作用が本質となるような古典力場での評価が難しい分子種においても汎用的な計算が可能です。FCEWS は、立教大学の望月研究室により開発されたシステムです。
  FCEWS 詳細

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  相分離構造のメッシュ変換

  相分離構造を有限要素法メッシュに変換する機能 を有しています。界面に沿ったメッシュ分割機能と、規則的なメッシュへの体積分率分布のエクスポート機能があります（後者は MUFFIN のご紹介部分もご参照ください）。

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  初期濃度分布作成

  複数の幾何形状（直方体、球、円柱）を組み合わせて、濃度分布やオブスタクル領域を作成することができます。

スリップリンクモデル（PASTA ）、プリミティブチェーンネットワークモデル（NAPLES）を用いて、溶融高分子、高分子溶液のレオロジー特性を、分子量分布や分岐構造などの影響を考慮しながら予測します。

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  絡み合い高分子のモデリング

  絡み合い点間分子量を主なパラメータとして、高分子の分岐構造や架橋、分子量分布などを考慮したモデリングが可能です。流れ場として、せん断や伸長流れなどを設定できます。

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  DPDによる絡み合い高分子の計算機能

  VSOP に含まれる DPD 計算機能では、Slip spring を用いた高分子鎖の絡み合い効果を考慮できます。これにより粘弾性などの物性評価が行えます。
  計算事例
  記事：J-OCTA を用いたナノからメソスケールのシミュレーション

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  シミュレーション結果
  を用いた粘弾性評価

  分子シミュレーションで得られた緩和弾性率からマスターカーブを計算します。プロニー級数を得ることも可能です。機能の一部で、M.Tassieri先生が開発したi-Rheo GTを用いています。計算事例

平均場法などで得られた相分離構造をインポートして有限要素法（FEM）シミュレーションが可能です。微粒子分散系などの複雑な流体解析が可能です。

RVEシミュレーション関連機能の詳細はこちら

プロセスシミュレーション（VSOP-PS）の詳細はこちら

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  相分離構造のインポート

  平均場法や DPD などで求められた相分離構造（体積分率分布）を、均一な有限要素法メッシュ上に弾性率分布としてインポートできます。MUFFIN を用いた弾性解析を行い、界面上の応力やエネルギーの分布、平均弾性率などを評価できます。

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  メッシュ生成機能

  矩形領域内にシンプルな球を複数配置して、界面に沿った有限要素法メッシュを作成できます。仮想的な相分離構造、複合材料のシミュレーションに利用できます。

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  多相流体シミュレーション

  複数の高分子成分や電解質を有するミクロな流体のシミュレーションのためのモデリング機能。 相分離を伴う薄膜形成（溶媒蒸発）などの計算に適用できます。

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  外部エンジン

  Ansys LS-DYNA 連携機能：SUSHI（SCF）や DPD または、CGMD の相分離構造をボクセルメッシュで出力し、材料・計算条件を付与した上で、Ansys LS-DYNA をダイレクトに実行し、構造解析（一軸伸長、二軸伸長、せん断変形）、熱伝導解析が行えます。材料には、弾性体、弾塑性体、超弾性体、そして粘弾性が設定できます。
  Ansys LS-DYNAの詳細はこちら
  Ansys LS-DYNA との連携機能の詳細はこちら

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  複合材料の代表体積要素（RVE）作成機能

  COGNAC を用いることで、粒子や繊維、円盤形状のフィラーを矩形領域に高充填（50 vol%以上）した構造（代表体積要素）を作成できます。得られた構造は Digimat-FE に直接渡したり、STLファイルやボクセルメッシュとして出力できます。複合材料の有限要素法計算にご利用ください。
  Digimat-FE の詳細はこちら
  RVEモデラの詳細はこちら

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  プロセスシミュレーション（微粒子分散系、液滴、塗膜）

  VSOP-PSの中に含まれるMPS（粒子法）機能を用いて、流体解析が可能です。微粒子分散系の流れ場、液滴や塗膜からの蒸発現象（開発中）など、複雑な流体現象をターゲットにしています。
  事例はこちら
  VSOP-PSの詳細はこちら

高分子の分子構造を決定するため、より大きなスケールの計算結果を利用します。これにより、一般的な分子動力学法のみでは困難な十分に緩和された分子構造を生成することができ、マルチスケール的なアプローチが可能となります。

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  ズーミング機能

  平均場法（SUSHI)によって得られた各成分の体積分率分布（相分離構造）を用いて、分子動力学の構造を作成することが出来ます。 特に界面付近の分子構造を作成することが可能になります。

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  リバースマッピング機能

  粗視化分子動力学によって得られた分子構造を用いて、全原子分子動力学の構造を作成することが出来ます。
  全原子モデルの初期構造作成、粗視化モデルの結果解析（実験との比較）などにご利用いただけます。

分子構造から物性値を推算したり、シミュレーション結果を解析する機能です。 例えば前者にはBicerano法や機械学習を用いたQSPR（定量的構造物性相関）、その逆解析などがありJ-OCTAと切り離した別売り販売もしていますので、お気軽にお問い合わせください。

マテリアルズ&プロセスインフォマティクスに関する記事はこちら

機械学習を用いた物性推算機能MI-Suiteの詳細はこちら

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  定量的構造物性相関（QSPR）

  モノマーの分子構造からポリマーのさまざまな物性値を推算します。密度、熱膨張係数、ガラス転移点温度、ポアソン比、誘電率をはじめ、多数の物性を短時間で一括で求めることができます。有機高分子の分子設計を行う際に有用なツールとなります。
  事例：「定量的構造物性相関（QSPR）を用いたアモルファスポリマーの物性評価」

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  機械学習による定量的構造物性相関（ML-QSPR）

  GCNやCGCN、XGBoostなどを用いた機械学習により、分子構造やプロセスなどの諸条件と物性値の関係を学習させ、未知の分子構造や諸条件での物性値を予測します。転移学習機能も含まれています。分子構造としてはSMILESなどの諸形式に対応しています。学習済みのライブラリや物性値DBもご提供しています。
  「MD モデリング API」機能もご参照ください
  参考記事：AIを活用した材料設計（J-OCTA）
  参考記事：NTT DATAのデジタル技術・データの活用技術
  事例ページ

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  mol-infer (逆解析)

  J-OCTAは、京都大学永持研究室で開発されたmol-inferとのインターフェースを有しています。逆解析、つまり物性値から分子構造を予測することが可能です。逆解析の際は、MILP（Mixed Integer Linear Programming）を用いています。
  詳細情報はこちら>>

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  分子構造解析&DB接続機能

  Materials ProjectやPubChemといった公的DBにつないで物性データを取得する機能、複数の分子構造から共通部分を抽出する機能など、データサイエンスに関連する最新機能を常時アップデートしながら提供しています。

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  分子記述子計算機能

  機械学習で必要となる分子記述子を計算し出力する機能です。SMILESやMOL形式をインプットとします。
  ・２D記述子
  ・３D記述子
  ・フィンガープリント
  ・グラフ構造

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  MD-GAN

  短時間の分子動力学（MD）の計算結果を用いて、機械学習により、長時間の分子の運動を予測する機能です。慶應義塾大学の泰岡研究室が開発したもので、例えば長時間のMD計算が必要となる拡散係数の予測を、短時間で実施することが可能です。
  詳細情報はこちら
  事例はこちら

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  エンジン実行機能

  OCTA エンジンや外部エンジンを、ローカル（Windows）やリモート（Linux）で実行できます。ジョブ管理システムへのジョブ投入にも対応しています。また、任意の計算条件に対するパラメトリック計算も可能です。

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  3次元描画機能

  モデル編集用の小規模な分子描画に加え、大規模モデルの描画にも対応しています。数100万〜数1000万粒子の描画が可能です。

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  シナリオ機能

  一連の解析手順をまとめたフローチャートを作成することが可能です。計算手順を記憶させておくことで、例えば異なる物質に対して同じ解析を効率的に実施できるようになります。チーム内で手順を共有するのにも役立ちます。