特集
MD-GAN：機械学習による分子動力学シミュレーションの高速化
2019 年 21 巻 1 号 p. 39-44
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2019 年 21 巻 1 号 p. 39-44
分子動力学シミュレーションは分子のふるまいを調べるための汎用的で強力な手法であるが，目的によっては巨大な系で長時間のシミュレーションを実行する必要があり，その計算コストは途方もないほど大きくなる場合がある．この計算コストの問題を解決するために，並列コンピュータを用いて計算を並列化することで計算に要する実時間を減らすことが実現されている．本稿では，並列に計算される短時間のシミュレーション結果から，機械学習によって長時間シミュレーションの結果を予測し，長時間シミュレーションを高速化する「MD-GAN」について紹介する．
