Neural Network MD Neural Network Potentialに基づいた高精度な分子動力学計算手法
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
- 第一原理計算を実施し教師データを出力します。
- 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。
- 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。