概要

ニューラルネットワークMD（Neural Network MD：NNMD）とは、Neural Network Potentialに基づいた分子動力学計算です。第一原理計算の結果を教師データとして分子力場を作成し、この力場を利用してオープンソースLAMMPSで分子動力学計算を実行します。ニューラルネットワークMDソフトウェア（Advance/NeuralMD, DeepMD, N2P2等）、動作環境、サービスを提供します。

機械学習ポテンシャル概念図

特徴

• 第一原理計算よりも高速で既存の分子動力学計算よりも高精度
• 未知の材料、未知の添加元素など、既存の力場が無い系も取り扱い可能

計算の流れ

1. 第一原理計算を実施し教師データを出力します。
2. ソフトウェアを用いてニューラルネットワークの学習（最適化）を行います。
3. Neural Network Potential の機能に対応した LAMMPS を使用して、分子動力学計算を実施します。

例

CNTの格子熱伝導率

教師データには、径の大きさを変えたSWCNTを約3000個用いています。

フォノン分散

第一原理計算（Quantum ESPRESSO : QE）

NNMD

Tersoff potential

NNMDのフォノン分散の計算結果が、第一原理計算の結果と近いことがわかります。