ニューラルネットワークポテンシャル分子動力学計算(B0275)

Neural Network Potential Molecular Dynamics (NNP-MD)

概要

ナノスケールの現象を理解するためには、第一原理計算や分子動力学計算(MD)が有効です。一般に、第一原理計算は高精度な分、計算コストが高く、取り扱える系の大きさや原子数に限りがあります。MDの精度は原子間の力場(相互作用)に大きく依存しており、また、あらゆる系で適用可能な力場の存在は知られていません。上記の手法が抱える問題の克服には、機械学習により構築された力場(NNP)を用いたMDが有効です。従来手法では不可能であった大規模・高精度・高速な計算が可能となりました。

データ

機械学習ポテンシャル

Neural Network Potential Molecular Dynamics(NNP-MD)

ニューラルネットワークポテンシャル分子動力学計算のまとめ

NNPを用いた事例は下記もご参照ください。
機械学習ポテンシャルを用いた
固体電解質中リチウムイオン伝導シミュレーション(C0668)

MST技術資料No.B0275
掲載日2022/01/06
測定法・加工法計算科学・AI・データ解析
製品分野二次電池
燃料電池
分析目的組成分布評価
構造評価
熱物性評価

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