データ同化によるシミュレーションと実験データの統合（埼玉大・松永）

前年度では、分子動力学シミュレーションの結果と実験データを統合するための機械学習（隠れマルコフモデル）に必要なツール群を、ライセンスが必要なMATLAB言語からJulia言語へ全面的に移植し広く使用できるように拡張した。また、高速原子間力顕微鏡データへも応用できるように整備し、応用範囲を拡大した。本年度ではFRETや原子間力顕微鏡の1分子計測データへの応用研究を推進し、「富岳」を用いたデータ同化シミュレーションを実施することでターゲット分子の構造揺らぎの詳細な動態を調べる。