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21 0 0 0 5分で分かる!? 有名論文ナナメ読み:C. Chen et al.: A Universal Graph Deep Learning Interatomic Potential for the Periodic Table

著者
鈴木 雄太
出版者
情報処理学会
雑誌
情報処理
巻号頁・発行日
vol.64, no.11, pp.622-623, 2023-10-15
優れた材料を開発するためには,高精度なシミュレーション技術が重要ですが,膨大な計算コストが課題となります.もし物理法則の計算を機械学習で代替したら,シミュレーションを高速化できないでしょうか?本稿では,グラフニューラルネットワークを用いた予測によって材料の原子レベルのシミュレーションを超高速化する技術であるM3GNetを取りあげ,背景およびその後とともにナナメ読みします.

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#情報処理学会 『情報処理』で執筆の機会をいただき、グラフニューラルネットワークを用いた予測により材料の原子レベルシミュレーションを超高速化する技術について2pで平易に解説しました。材料xAIの最先端と思います。ぜひご高覧いただけますと幸いです https://t.co/FeeoHgaFeO
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