機械学習原子間ポテンシャルの理論体系と応用展開

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本セミナーでは、材料科学のシミュレーションを一変させている「機械学習ポテンシャル」について取り上げ、機械学習ポテンシャルの基礎から実際の使い方までを解説いたします。
従来の古典力学的ポテンシャルと第一原理計算の利点を併せ持つ機械学習ポテンシャルの基本概念を整理・分類し、既存の汎用ポテンシャルを用いた効率的な計算手法や、学習プロセスといった実用的な運用方法とノウハウを紹介いたします。

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プログラム

本講習では、材料科学のシミュレーションを一変させている「機械学習ポテンシャル」について、基礎から実際の使い方までを概説します。従来の古典力学的ポテンシャルと第一原理計算の利点を併せ持つ機械学習ポテンシャルの基本概念を整理・分類し、既存の汎用ポテンシャルを用いた効率的な計算手法や、学習プロセスといった実用的な運用方法とノウハウを紹介します。  さらに、MLPを支える記述子 (SOAP、ACE等) やグラフニューラルネットワーク、ガウス過程回帰などの数学的・情報科学的背景を少し詳しく紹介します。理論と実践の両面から、高精度な分子動力学シミュレーションを実現するための最新技術を習得することを目指します。

  1. はじめに
    1. 原子間ポテンシャルについて
    2. 古典ポテンシャルと機械学習ポテンシャル
    3. 機械学習ポテンシャルの分類
  2. 機械学習ポテンシャルの使い方
    1. 汎用機械学習ポテンシャルの使い方
    2. 汎用機械学習ポテンシャルの性能と効率
    3. 機械学習ポテンシャルの学習
  3. 機械学習ポテンシャルの基礎となる理論と技術
    1. 記述子・特徴量
    2. ニューラル・ネットワーク
    3. ベイズ推論とガウス過程回帰
    4. SOAPとACE,グラフ表現
    5. 最近の研究動向と展望

受講料

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