Advance/anoLabo＆NeuralMD 追加資料(PDF:1,216kB)
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自己学習ハイブリッドモンテカルロ法による Neural Network 力場の自動生成機能を搭載
Advance/NeuralMD Ver.1.6 に「自己学習ハイブリッドモンテカルロ法」が搭載されます。
自己学習ハイブリッドモンテカルロ法は、日本原子力研究開発機構により開発された第一原理モンテカルロ法のアルゴリズムです（Y. Nagai, et al., Rhys. Rev. B 102 041124 （2020））。
モンテカルロ法における提案構造として Neural Network 力場による分子動力学計算のトラジェクトリーを適用することで、モンテカルロ計算自体については第一原理の精度が保証されつつ、効率的な構造のサンプリングが実現できます。モンテカルロ計算の実行と同時に、各構造で計算された第一原理計算の結果を利用してNeural Network 力場の学習についても並行して実施されます。
その結果、当該手法を実行すると対象とする系に特化した Neural Network 力場が自動生成されることになります。ユーザーが自ら教師データを作る必要が無く、Quantum ESPRESSO の入力ファイルを準備するだけでよいため、力場作成の手間が大幅に削減できます。
さらに、当社の GUI 製品である Advance/NanoLabo には当該機能のインターフェースが実装されており、ユーザーは画面上のボタンを押すだけで Neural Network 力場が簡単に作成できます。