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★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【アーカイブ配信】
～記述子・GNN・学習プロセスまで体系的に理解するMLP講座～

こちらは7/30（木）実施WEBセミナーのアーカイブ（録画）配信です。期間中何度でも視聴できます

セミナー概要
略称
機械学習原子間ポテンシャル【アーカイブ配信】
セミナーNo.
2607119A
配信開始日
2026年07月31日（金）
配信終了日
2026年08月07日（金）
主催
（株）Ｒ＆Ｄ支援センター
問い合わせ
Tel：03-5857-4811　E-mail：info@rdsc.co.jp　問い合わせフォーム
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/
価格
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）
学生：  49,500円 （本体価格：45,000円）
価格関連備考
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。

会員登録とは？　⇒　よくある質問
備考
・こちらは7/30（木）実施WEBセミナーのアーカイブ（録画）配信です。
・配信開始日以降にセミナー資料（PDF形式）、閲覧用URL（※データの編集は行っておりません）をお送りします。
セミナー資料の無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。
講座の内容
受講対象・レベル
・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．
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．
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。
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
 

キーワード
機械学習ポテンシャル,材料科学,分子シミュレーション,MLP,セミナー,講演
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