【講演主旨】

■本セミナーの主題および状況（講師より）

★近年、第一原理計算に匹敵する精度を維持しつつ、分子動力学計算を大幅に高速化できる手法として、機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）が急速に注目を集めています。

→本セミナーでは、MLIPの基礎原理から応用までを体系的に解説します。

■注目ポイント

★MLIPによるシミュレーションの高度化や材料開発プロセスの効率化を目指す研究者・技術者にとって有益な指針を提供!

★近年登場した多数元素を扱うFoundation Model型MLIPの特徴と従来手法との違いを解説!

★固体材料や有機材料など多様な系への応用事例を取り上げMLIPが研究・開発にどのように活用されているかを提示！

講座担当：牛田孝平

≪こちらの講座は、WEB上での開催のオンライン講座になります≫

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【プログラム】

１．機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）の概要
　1-1　MLIPとは何か
　　（1）従来型原子間ポテンシャルとの違い
　　（2）第一原理精度と計算速度の両立
　1-2　MLIPが注目される背景
　　（1）大規模分子動力学計算の必要性
　　（2）材料開発などの応用領域の拡大
　1-3　実際のMLIP応用例

２．MLIPの理論的基礎
　2-1　記述子の考え方
　　（1）回転・並進・鏡映対称性（E(3)）が何故必要か？
　　（2）局所環境の特徴量化
　2-2　不変性と同変性の概念
　　（1）エネルギーと力の関係
　　（2）E(3)不変性・同変性の意義
　2-3　ブレークスルーMLIP
　　（1）Behler–Parrinello Neural Network (NN) Potential
　　（2）Atomic Cluster Expansion
　　（3）メッセージパッシング型Graph NN MLIP

３．MLIP構築の実務フロー
　3-1　学習データの準備
　　（1）第一原理計算のポイント
　　（2）サンプリング戦略
　　（3）Universal Datasetの利用
　3-2　学習プロセス
　　（1）コスト関数の構成
　　（2）学習・検証・テスト
　3-3　精度評価と解釈性
　　（1）RMSE、MAEなどの指標
　　（2）結合エネルギーらに基づく評価
　　（3）モデルのブラックボックス性とその対処

４．最新動向
　4-1　Foundation Model
　　（1）スケーリング則の発見
　　（2）MLIP運用方法の変化
　　（3）Fine-tuningについて
　4-2　電子状態計算との融合
　　（1）電子基底状態計算の動向
　　（2）電子励起状態計算へ
　4-3　物理学的に本質的な学習を行うには

５．まとめ

【質疑応答】

【キーワード】

機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）、材料シミュレーション、分子動力学（MD）、第一原理計算、計算材料科学

【講演のポイント】

第一原理精度と計算効率を両立するMLIPの本質を、最新動向とともに分かりやすく整理し、実践につながる形で解説します。加えて、物理的理解と解釈性の視点から、実践に活かせる知見を提示します。

【習得できる知識】

・機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）の基本概念と、従来型原子間ポテンシャルとの違いを理解する。
・構造記述子の発展や不変性・同変性の考え方を通じて、MLIPの基礎原理とモデルの特徴を把握する。
・学習データの作成からモデル構築・性能評価に至るまで、MLIP開発の一連のプロセスを理解する。
・自身の研究・開発にMLIPを適用するための実践的な観点（精度評価、解釈性、モデル選択）を習得する。