精度と速度を両立した機械学習ポテンシャルの高圧水素諸問題への応用

研究課題

体系的番号	JPMJBY24F3
研究代表者	中野晃佑国立研究開発法人理化学研究所, 創発物性科学研究センター　計算物質科学研究チーム, 研究員
研究期間 (年度)	2025 – 2029 (予定)
概要	精度と速度を両立する分子動力学計算を実現する技術として、原子間の多体相互作用を機械学習力場によって記述する方法が注目されています。代表者は、次世代の電子状態計算とされる量子モンテカルロ法による力の計算手法を世界で初めて確立し、機械学習力場の学習データとして利用する道を拓きました。本研究では、そのデータを利用した機械学習力場の構築技術の確立と、未解決問題である高圧水素の状態図計算への応用を行います。