機械学習原子間ポテンシャルの理論体系と応用展開【提携セミナー】
| 開催日時 | 【LIVE配信】2026/7/30（木） 13:00～16:00 , 【アーカイブ配信受講】7/31（金）～8/7（金）（何度でも受講可能） |
|---|---|
| 担当講師 | 小林 亮 氏 |
| 開催場所 | 【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。 |
| 定員 | 30名 ※現在、お申込み可能です。満席になり次第、募集を終了させていただきます。 |
| 受講費 | 非会員： 49,500円 （本体価格：45,000円） 会員： 46,200円 （本体価格：42,000円） |
★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お伝えします。
機械学習原子間ポテンシャルの理論体系と応用展開
≪記述子・GNN・学習プロセスまで体系的に理解するMLP講座≫
【提携セミナー】
主催：株式会社R&D支援センター
◆セミナー趣旨
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。
◆習得できる知識
- 機械学習ポテンシャルを用いた分子シミュレーションの方法を修得できる．
- 機械学習ポテンシャルの基礎となる理論・技術の理解が深まる．
◆受講対象
- 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．
◆必要な前提知識
- 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．
担当講師
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
＜ご専門＞分子動力学，計算材料科学，イオン伝導体
＜HP＞ http://ryokbys.web.nitech.ac.jp/
セミナープログラム（予定）
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
公開セミナーの次回開催予定
開催日
【LIVE配信】2026/7/30（木） 13:00～16:00
【アーカイブ配信受講】7/31（金）～8/7（金）（何度でも受講可能）
開催場所
【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。
受講料
非会員： 49,500円 （本体価格：45,000円）
会員： 46,200円 （本体価格：42,000円）
会員（案内）登録していただいた場合、通常1名様申込で49,500円（税込）から
★1名で申込の場合、46,200円（税込）へ割引になります。
★2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計49,500円（2人目無料）です。
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備考
- 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。
お申し込み方法
★下のセミナー参加申込ボタンより、必要事項をご記入の上お申し込みください。
★【LIVE配信】、【アーカイブ配信】のどちらかご希望される受講形態をメッセージ欄に明記してください。
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