機械学習ポテンシャルを利用した高速・高精度なMDシミュレーションによる材料設計

概要

１．GeNNIP4MD: MD向けニューラルネットワークポテンシャル自動生成ツールのご紹介
GeNNIP4MDは、精度と計算速度を両立するニューラルネットワークポテンシャル(NNP)自動生成ツールです。
本講演では、10,000原子規模の構造データを用いた数10ナノ秒以上のMD計算事例や、お客様のターゲット材料に特化したNNP生成の計算フローをご紹介します。
* GeNNIP4MD（Generator of Neural Network Interatomic Potential for Molecular Dynamics）

２．SCIGRESSのMD計算向け最新機能のご紹介
計算化学統合プラットフォームSCIGRESSは分子動力学法、分子軌道法、第一原理計算などの計算に対応した富士通製の分子シミュレーションソフトです。
本講演では、MD計算向けの最新機能である機械学習力場ワークフロー、粗視化MD、計算のオートメーション化についてご紹介いします。

３．関連MI技術ご紹介
第一原理計算による特性予測と、進化的量子最適化ツールEvoQX(量子インスパイア－ド技術であるデジタルアニーラと進化的アルゴリズムを組み合わせ、定式化に関する高度な知識を必要とせずに組合せ最適化問題を高速に解く技術)を組み合わせた、有機分子・無機結晶材料の元素置換構造探索事例をご紹介します。
また、シミュレーション結果などの様々なデータから、材料開発における重要な因果関係を抽出する因果発見技術についてもご紹介します。

【関連リンク】
SCIGRESS 製品紹介 https://www.fujitsu.com/jp/scigress/
GeNNIP4MD 技術紹介ブログ https://blog.fltech.dev/entry/2025/05/26/gennip4md-paper-ja

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