技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
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高い精度と低い計算コストの両方を備え、物性研究に革新をもたらすと注目されている機械学習原子間ポテンシャル。
本セミナーでは、機械学習原子間ポテンシャルの理論的背景・利点・種類といった基礎から、学習データの生成やコスト関数の設計といった構築方法、具体的な応用事例、最新技術、現状の課題と今後の展望などについて解説いたします。
物性科学や生物学をはじめとする多くの分野において、分子動力学法や第一原理計算といった原子論的シミュレーションの重要性が高まっています。一方で、分子動力学法においては、各原子に作用する力を算出する「原子間ポテンシャル」の精度が長らく課題とされてきました。近年は機械学習技術の急速な進展により、高精度な「機械学習原子間ポテンシャル (MLIP) 」が数多く提案され、実際に活用されるようになってきています。
本セミナーでは、MLIP技術の全体像を概観するとともに、各種手法の理論的な違いや具体的な応用事例をご紹介いたします。さらに、現在のMLIPの開発が直面する課題と、それに対する解決の展望についても議論いたします。
教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。
開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
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発行年月 | |
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2021/10/25 | AIプロセッサー (CD-ROM版) |
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