統合機械学習分子動力学システムの開発とその応用

The Development of integrated machine-learning molecular dynamics system and its applications

奥村 雅彦   

Okumura, Masahiko

機械学習分子動力学法は原子力分野でも注目を集めている、高精度かつ低計算コストを実現した原子スケールシミュレーション手法であるが、まだ誰でも使える手法ではない。そこで発表者らは現在、誰でも機械学習分子動力学法を実施可能な「統合分子動力学法システム」の開発を進めている。本発表では、システムの概要や開発の進捗状況、実際の使い方、そして、一般的にシミュレーションで扱うのが難しい物質への適用例として、極性分子のアモルファス状態であるアモルファス状態の氷についての機械学習分子動力学法シミュレーションの結果を示す。

Machine-learning molecular dynamics (MLMD) is an atomistic-scale simulation method that has achieved high accuracy and low computational cost, attracting attention in the nuclear energy research field. However, it has yet to be available to everyone. We are developing an integrated MLMD system that enables anyone to perform MLMD simulations. In this presentation, the presenter will give an overview of the system, its development progress, and how to use it in practice. Furthermore, the MLMD simulation of amorphous ice, a difficult material to handle in simulations because it is an amorphous state of polar molecules, will be shown as an example.