機械学習ポテンシャル材料科学分子シミュレーション
セミナー番号：Z260740
機械学習原子間ポテンシャルの理論体系と応用展開 【ライブ配信】
～記述子・GNN・学習プロセスまで体系的に理解するMLP講座～
📅 開催日
7/30 （木）
2026 / 13:00〜16:00
💻 受講形式
・本セミナーは「Zoom」を使ったWEB配信セミナーとなります。 【Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順】 １）Zoomを使用されたことがない方は、 こちら からミーティング用Zoomクライア
💰 受講料(税込)
49,500円
📝本講演の概要
本講習では、材料科学のシミュレーションを一変させている「機械学習ポテンシャル」について、基礎から実際の使い方までを概説します。従来の古典力学的ポテンシャルと第一原理計算の利点を併せ持つ機械学習ポテンシャルの基本概念を整理・分類し、既存の汎用ポテンシャルを用いた効率的な計算手法や、学習プロセスといった実用的な運用方法とノウハウを紹介します。さらに、MLPを支える記述子（SOAP、ACE等）やグラフニューラルネットワーク、ガウス過程回帰などの数学的・情報科学的背景を少し詳しく紹介します。理論と実践の両面から、高精度な分子動力学シミュレーションを実現するための最新技術を習得することを目指します。
✓こんな方におすすめ
- 材料研究
- 開発に携わっていて，機械学習ポテンシャルを使って分子シミュレーションをしている
- 検討している方． [必要な予備知識]
- 特に予備知識は必要としませんが，Pythonプログラムを使ったデモをお見せする予定ですので，Python言語の知識があると良いです．
📋プログラム
１はじめに
1-1 原子間ポテンシャルについて
1-2 古典ポテンシャルと機械学習ポテンシャル
1-3 機械学習ポテンシャルの分類
2機械学習ポテンシャルの使い方
2-1 汎用機械学習ポテンシャルの使い方
2-2 汎用機械学習ポテンシャルの性能と効率
2-3 機械学習ポテンシャルの学習
3機械学習ポテンシャルの基礎となる理論と技術
3-1 記述子・特徴量
3-2 ニューラル・ネットワーク
3-3 ベイズ推論とガウス過程回帰
3-4 SOAPとACE，グラフ表現
3-5 最近の研究動向と展望
👤講師
👤
名古屋工業大学 大学院工学研究科 応用物理プログラム 准教授 博士（理学）
小林 亮 氏
- ＜専門＞分子動力学，計算材料科学，イオン伝導体
- ＜HP＞
- http://ryokbys.web.nitech.ac.jp/
🗓開催概要
| 開催日時 |
2026年7月30日 （木） 13:00～16:00
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| 受講形式 | ・本セミナーは「Zoom」を使ったWEB配信セミナーとなります。 【Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順】 １）Zoomを使用されたことがない方は、 こちら からミーティング用Zoomクライア |
| 受講料 | 49,500円（税込） 本体45,000円＋税4,500円 |
| 配布資料 | ・資料付（PDFデータでの配布） ※紙媒体での配布はございません。 無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。 |
株式会社イーコンプレス
〒450-0002 愛知県名古屋市中村区名駅3-4-10 アルティメイト名駅1st 2階
