機械学習原子間ポテンシャルの理論体系と応用展開

セミナー趣旨

　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。

受講対象・レベル

・材料研究・開発に携わっていて，機械学習ポテンシャルを使って分子シミュレーションをしている・検討している方．

必要な予備知識

・特に予備知識は必要としませんが，Pythonプログラムを使ったデモをお見せする予定ですので，Python言語の知識があると良いです．

習得できる知識

・機械学習ポテンシャルを用いた分子シミュレーションの方法を修得できる．
・機械学習ポテンシャルの基礎となる理論・技術の理解が深まる．

セミナープログラム

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

キーワード：
機械学習ポテンシャル,材料科学,分子シミュレーション,MLP,セミナー,講演

セミナー講師

名古屋工業大学　大学院工学研究科　応用物理プログラム
准教授　博士（理学）　小林 亮 氏

＜ご専門＞分子動力学，計算材料科学，イオン伝導体
＜HP＞ http://ryokbys.web.nitech.ac.jp/

セミナー受講料

49,500円（税込、資料付）
■ 非会員の方は1名につき49,500円（税込み）です。
会員の方もしくは新規会員登録していただいた方の受講料は以下の通りです。
　★1名で申込の場合、46,200円（税込）に割引になります。
　★2名以上同時申込の場合、1名につき半額の24,750円（税込）に割引になります。
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