計算化学は、物質特性を計算し、実験では容易にアクセスできない構造と特性の関係を理解する手段を提供します。
実験とのクロスバリデーションや、電子構造で決められたメカニズムに洞察の獲得を可能にします。
最終的には、計算化学は新材料の発見に活用することができます。

伊原・Manzhos研究室ではDFT（電池密度汎関数理論）とMD（分子動力学）を活用して材料の構造とさまざまな特性（吸着、吸収、機械特性など）を計算します。
大切な課題は一般に使われているDFTでは小規模スケールの計算しか出来ません。
大規模な現象（例えばマイクロ構造の影響）を直接にDFTで計算できるようにオーダーNというDFTとDFTB（density functional tight binding）を活用します。
究極の大規模計算のために機械学習により強化した軌道フリーDFTを開発しています。

　参照：
Phys. Chem. Chem. Phys., 27, 7611-7628 (2025) ; Phys. Chem. Chem. Phys., 25, 14566-14577 (2023) ;
Chem. Rev., 124, 12661–12737 (2024); Comp. Mater. Sci., 239, 112989 (2024);
Mater. Chem. Phys., 295, 127183 (2023); Phys. Chem. Chem. Phys., 21, 378-395 (2019) ;
J. Chem. Phys., 153, 074104 (2020); ibid., 159, 234115 (2023); Electr. Struct., 6, 045002 (2024)；
Comput. Phys. Commun., 256, 107365 (2020)；arXiv:2502.05411 (2025) ；
J. Phys. Chem. A, 124, 11111–11124 (2020) )；J. Chem. Theory Comput., 19, 5189-5198 (2023).