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

機械学習原子間ポテンシャルの基礎と構築法

機械学習原子間ポテンシャルの基礎と構築法

~学習データ設計からモデル構築・精度評価まで、MLIP構築の全工程を解説~
オンライン 開催

アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2026年5月20日〜30日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2026年5月20日まで承ります。

概要

本セミナーでは、電池・半導体・高分子・触媒など、幅広い材料系で活用が進むMLIPについて取り上げ、MLIPの基礎から学習データ作成やモデル検証といった実務まで、体系的に解説いたします。

開催日

  • 2026年5月11日(月) 13時00分16時30分

受講対象者

  • 計算化学、材料科学、原子シミュレーションに関心を持つ技術者、開発者、研究者
  • これから機械学習原子間ポテンシャルの導入を検討されている方
  • 分子動力学計算の高度化を目指す方
  • シミュレーション技術に携わる技術者、開発者、研究者

修得知識

  • 機械学習原子間ポテンシャル (MLIP) の基本
  • 機械学習原子間ポテンシャル (MLIP) と従来型原子間ポテンシャルとの相違点
  • 記述子の発展の経緯、不変性・同変性といった概念が求められた背景
  • MLIPモデルの構造と特徴
  • MLIPの学習プロセス (データ作成・学習・検証) の全体像、実務への適用手順
  • 自身の研究テーマへMLIPを導入する際の留意点 (精度評価、解釈性、モデル選択など)

プログラム

 近年、第一原理計算と同等の精度を維持しつつ、分子動力学シミュレーション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) が急速に発展・普及しています。本セミナーでは、MLIPの基本的な考え方から最先端の応用事例までを整理し、体系的に解説します。
 はじめに、従来の原子間ポテンシャルとの違いを概観し、構造記述子の進展や同変性といった概念がなぜ重要となるのかを説明します。続いて、学習データの準備方法やモデルの設計・評価といった実践的な観点について、具体例を交えて紹介します。
 さらに近年では、元素周期表の大多数の元素を対象としたFoundation Model型のMLIPが登場し、従来とは異なる活用の枠組みが広がりつつあります。本セミナーでは、こうした最新の潮流にも触れながら、固体材料や有機材料をはじめとする多様な物質系への応用事例を取り上げ、MLIPが研究・開発の現場でどのように活用されているのかを示します。
 MLIPを活用した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方にとって、有益な内容となることを目指します。

  1. 機械学習原子間ポテンシャル (MLIP) の概要
    1. MLIPとは何か
      1. 従来の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
    2. MLIPが注目される背景
      1. 大規模分子動力学 (MD) 計算の必要性
      2. 材料開発などの応用領域の拡大
    3. 実際のMLIP応用例
  2. MLIPの理論的基礎
    1. 記述子の考え方
      1. 回転・並進・鏡映対称性 (E (3) 群) が何故必要か?
      2. 局所環境の特徴量化の方法
    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
    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構築のフロー
    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
    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. 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
    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
    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
    3. 物理学的に本質的な学習を行うには
      1. Attention機構の利用とUnconstrained Modelの登場
  5. まとめ
    • 質疑応答

講師

  • 島村 孝平
    熊本大学 大学院 先端科学研究部 基礎科学部門 物理科学分野
    准教授

主催

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 45,000円 (税別) / 49,500円 (税込)
複数名
: 40,000円 (税別) / 44,000円 (税込)

複数名同時受講割引について

  • 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 40,000円(税別) / 44,000円(税込) で受講いただけます。
  • 5名様以降は、1名あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込) で受講いただけます。
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 80,000円(税別) / 88,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 120,000円(税別) / 132,000円(税込)
    • 4名様でお申し込みの場合 : 4名で 160,000円(税別) / 176,000円(税込)
    • 5名様でお申し込みの場合 : 5名で 190,000円(税別) / 209,000円(税込)
  • 同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
  • 請求書は、代表者にご送付いたします。
  • 他の割引は併用できません。

アカデミック割引

  • 1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。

  • 学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
  • 病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
  • 文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
  • 公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方
  • 支払名義が企業の場合は対象外とさせていただきます。
  • 企業に属し、大学、公的機関に派遣または出向されている方は対象外とさせていただきます。

ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー

  • 「Zoom」を使ったライブ配信またはアーカイブ配信セミナーのいずれかをご選択いただけます。
  • お申し込み前に、 Zoomのシステム要件テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
  • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。

ライブ配信セミナーをご希望の場合

  • セミナー資料は、郵送にて前日までにお送りいたします。
  • 開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
    ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
    印刷物は後日お手元に届くことになります。
  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

アーカイブ配信セミナーをご希望の場合

  • 当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
  • 配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
  • 視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
  • 視聴期間は2026年5月20日〜30日を予定しております。
    ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
  • セミナー資料は別途、送付いたします。

これから開催される関連セミナー

開始日時 会場 開催方法
2026/3/10 Pythonを用いた高分子材料の画像解析入門 オンライン
2026/3/13 開発・生産現場で諸課題を解決に導くデータ駆動型手法 / ディープニューラルネットワークモデル / MTシステムの基礎と応用 オンライン
2026/3/16 小規模実験の自動化による研究開発の効率化と再現性向上 オンライン
2026/3/19 AIの選択・精度・効率・構造・コストなどの最適化原理 オンライン
2026/3/23 データ同化とベイズ最適化を組み合わせた物質探索手法 オンライン
2026/3/24 マテリアルズインフォマティクスの基礎と活用事例、導入の仕組み化 オンライン
2026/3/24 データ同化とベイズ最適化を組み合わせた物質探索手法 オンライン
2026/3/25 マテリアルズインフォマティクスの基礎と活用事例、導入の仕組み化 オンライン
2026/3/26 接着剤樹脂/金属、無機材料との界面結合形成の計算科学解析 オンライン
2026/3/26 データ駆動型の化学・材料関連研究の最新動向と小規模データの活かし方 オンライン
2026/3/30 フィジカルAI時代における知能化センシングの基礎と応用 オンライン
2026/3/31 フィジカルAI時代における知能化センシングの基礎と応用 オンライン
2026/3/31 Pythonで学ぶデータ解析・機械学習を理解するための線形代数入門 オンライン
2026/4/6 接着剤樹脂/金属、無機材料との界面結合形成の計算科学解析 オンライン
2026/4/10 生成AIの能力を限界まで引き出し実務に活用するプロンプト戦略 オンライン
2026/4/10 データ駆動型の化学・材料関連研究の最新動向と小規模データの活かし方 オンライン
2026/4/13 生成AIの能力を限界まで引き出し実務に活用するプロンプト戦略 オンライン
2026/4/14 製造業エンジニアのためのNVIDIAフィジカルAI戦略とSim2Real実装 オンライン
2026/4/15 生成AI時代のPythonデータ分析 オンライン
2026/4/15 製造業エンジニアのためのNVIDIAフィジカルAI戦略とSim2Real実装 オンライン