機械学習による原子間ポテンシャル

term_id: machine_learned_interatomic_potential

Category: basic_concepts

Definition

これらのポテンシャルは、古典的な計算速度でほぼ量子力学レベルの精度を持つ分子動力学シミュレーションを可能にします。密度汎関数理論（DFT）からの高精度データでトレーニングすることで、これら

Summary

原子間の力とエネルギーを予測する機械学習ベースの数関数であり、高価な量子力学計算の代替として機能します。

Key Concepts

分子動力学
量子力学の代理モデル
力場
材料科学

Use Cases

創薬およびタンパク質折りたたみ
新規電池材料の設計
大規模な化学反応のシミュレーション