アドバンスシミュレーション Vol.33, Matlantis株式会社 青木 祐太, MLIPが材料科学研究においてどのような物理的・技術的意義を持つのかを整理します。そのうえで、従来のMLIPの限界を超え、事前の追加学習なしにあらゆる系へ適用可能な汎用機械学習ポテンシャル (universal machine learned interatomic potential: uMLIP) を実現するために必要な要素と、それが研究開発現場において「基盤モデル」としていかなる価値をもたらすのか、その最前線の動向とともに概説していきます。(PDF：718kB)
計算科学技術におけるリーディングカンパニー
