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機械学習原子間ポテンシャルの理論体系と応用展開

機械学習原子間ポテンシャルの理論体系と応用展開

~記述子・GNN・学習プロセスまで体系的に理解するMLP講座~
オンライン 開催

概要

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。

配信期間

  • 2026年7月31日(金) 13時00分 ~ 2026年8月7日(金) 16時00分

お申し込みの締切日

  • 2026年8月5日(水) 16時00分

修得知識

  • 機械学習ポテンシャルの基礎となる理論・技術
  • 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

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

主催

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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
: 22,500円 (税別) / 24,750円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

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    • 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 90,000円(税別) / 99,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 148,500円(税込)

アーカイブ配信セミナー

  • 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7月31日〜8月7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。
本セミナーは終了いたしました。

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