汎用機械学習ポテンシャルの総説論文が公開されました

Matlantisのコア技術であるAIモデル、PreFerred Potential (PFP)は、汎用機械学習ポテンシャル (Universal Machine Learning Interatomic Potential, U-MLIP) の一つです※。U-MLIPは原子間相互作用を学習し、化学反応を計算するためのAIモデルとして、現在様々な企業や研究機関がその開発に取り組んでいます。

この度、MLIPに関する総説的なレビュー論文が公開されました。本論文は、U-MLIPをこれから利用しようとしている研究者向けに実用的なガイドを提供することを目的としており、MLIPの基本的な構成に関する内容から、有機・無機両方の系を対象としたMLIPの応用まで、幅広い内容をカバーしています。PFPの開発元であるPreferred Networksの高本氏も共著者に名を連ねています。

本論文の詳細は以下をご覧ください。
A practical guide to machine learning interatomic potentials – Status and future

Matlantisに関する論文一覧は以下よりご覧いただけます。
Matlantisに関する論文

※機械学習ポテンシャルにはNeural Network Potential (NNP), Machine Learning Potential (MLP)等の略称がありますが、ここでは論文に準拠した表記としています。