講演情報
[9p-B21-8]生成モデルと高速原子シミュレーションによる機能性材料設計
〇冨岡 亮太1 (1.MSR)
キーワード：
機能性材料設計、生成モデル、原子シミュレーション
所望の物性や特性を備えた機能性材料の設計は、エネルギー貯蔵、炭素回収など多くの分野で技術革新を支える重要な課題である。本講演では、機械学習を機能性材料設計に活用するうえで中核となる、生成モデルと原子シミュレーション高速化という二つの相補的なアプローチを解説する。具体的には、MatterGenは、無機結晶構造の基盤生成モデルである。物性・特性値のデータセットで事後学習することで、所望の物性や特性を持つ、これまで知られていなかった結晶構造を生成できる。一方、MatterSimは、機械学習原子間ポテンシャルとして、高速かつ高精度な原子シミュレーションに利用できるだけでなく、物性・特性値のデータセットによる事後学習を通じて、高精度な物性・特性予測も可能にする。本講演では、それぞれの原理と適用方法を解説する。これにより、材料設計において生成と予測をどのように組み合わせられるかを展望する。