機械学習ポテンシャル‐技術的基礎と最近の展開‐

抄録

分⼦や固体のシミュレーションにおいて，精度と速度のトレードオフを解消することは⻑年の課題であった．2000 年代の後半に，機械学習の応⽤によってこれを実現しようとする機械学習ポテンシャルが提案されて以来，年々その応⽤範囲は拡⼤し，新たなシミュレーション技術として定着しつつある．本稿では，急速に発展する機械学習ポテンシャルの技術的基礎と，最近の展開を紹介する．