機械学習ポテンシャルを用いた分子動力学（MD）シミュレーションの導入・運用において、「モデル生成や設定作成が難しい」「計算を効率的に回せない」といった課題があります。
また、界面系材料ではモデル構築や条件設定が特に複雑となり、適用のハードルが高い点も課題となっています。
本セミナーでは、界面系材料をはじめとするさまざまな材料系への適用を見据えた、ニューラルネットワークポテンシャル（NNP）自動生成ツール「GeNNIP4MD」による大規模MD計算の適用事例をご紹介するとともに、計算化学統合プラットフォーム「SCIGRESS V3」および材料開発向けAIエージェントを組み合わせることで、機械学習MDの設定・実行を効率化するアプローチをご紹介します。
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