アドバンスソフト株式会社では、NanoLabo Ver.2.7、NeuralMD Ver.1.8 をリリースいたしました。
これまで弊社では、Open Catalyst 2020 への対応、Δ-NNP 法、自己学習ハイブリッドモンテカルロ法などの Neural Network 力場に関する数多くの独自機能を実装してきました。今回のバージョンアップにおいても、Neural Network 力場に関する機能をさらに増強しております。
NanoLabo Ver 2.7 においては、カリフォルニア大学サンディエゴ校（UCSD）が開発した M3GNet に対応しています。
M3GNet は、Materials Project に収録された第一原理計算のデータを使った学習済みのグラフニューラルネットワーク力場です。89元素種に対応しており、無機固体に対しては汎用的に適用可能です。リチウムイオン電池や合金など様々な問題への応用が期待できます。その他に、Open Catalyst の最新バージョンである Open Catalyst 2022にも対応いたしました。
NeuralMD Ver 1.8 では、ReaxFF を古典力場として採用した新しい Δ-NNP 法である”reax-Δ-NNP 法”を実装いたしました。従来の Δ-NNP 法は無機材料との親和性が良いものの、有機分子への適用が困難でした。しかし、新規実装された reax-Δ-NNP 法は、有機分子へ適用することを前提として設計されており有機分子や高分子材料に対する Neural Network 力場の作成が大幅に効率化し、作成された力場の安定性も向上します。
本セミナーでは、新機能の概要、解析事例、実際の動作画面をご紹介をいたしました。
★ 上記内容に加えて、近日中にリリース予定の『Jupyter Interface for NanoLabo』についてもご紹介いたしました。
NanoLabo 画面上で任意のサーバーにて稼働しているJupyter Labを可視化して、モデリング機能などを連携させるという新サービスです。
ユーザーはもちろんのこと、第一原理計算や分子動力学計算の GUI をご検討中の方やニューラルネットワーク力場の作成でお困りの方など、材料研究分野におけるシミュレーション活動にご興味をお持ちの方のお問い合わせを、心よりお待ち申し上げております。 (PDF：10,423kB)
