CCP2026（IUPAP計算物理国際会議）にて招待講演

2026年8月9日（日）〜14日（金）に韓国・ソウルで開催される国際会議「XXXVII IUPAP Conference on Computational Physics（CCP2026）」にて、アプリケーションサイエンティストの青木 祐太（Yuta Aoki, Ph.D.）が招待講演に登壇いたします。
CCPは、IUPAP（International Union of Pure and Applied Physics）のもとで開催される計算物理分野の国際会議です。第37回となる本大会は韓国物理学会がホストを務め、材料科学、量子多体物理、格子場の理論、ソフトマター・生物物理など、計算物理の広範な領域から研究者が集まります。
本講演は、AI・データ駆動型計算物理をテーマとするセッション「T12. Artificial Intelligence and Data-Driven Computational Physics」にて行われます。汎用機械学習ポテンシャル「Matlantis PFP」を用いて、第一原理計算レベルの精度を保ちながら原子レベルシミュレーションを高速化・大規模化する取り組みについて発表いたします。

発表内容

タイトル：Accelerating and Scaling Up Ab-Initio-Level Atomistic Materials Simulations via Universal Machine Learning Interatomic Potentials

概要：
密度汎関数理論（DFT）は計算材料科学を支えてきましたが、計算コストが系のサイズに対して急激に増大するため、大規模なモデルや長時間スケールのダイナミクスには手が届きませんでした。これを変えつつあるのが汎用機械学習ポテンシャル（MLIP）です。本講演では、汎用MLIP「Matlantis PFP」を用いて、第一原理計算レベルの精度を大規模・長時間スケールの原子レベルシミュレーションへ広げる取り組みを紹介します。Matlantis PFPは、数千万件規模の第一原理計算を学習し、3次元空間の対称性やエネルギーと力の整合性といった物理的要請をグラフニューラルネットワークに組み込んでいます。

適用例は、ハイスループットスクリーニングから複雑な材料系のダイナミクスまで多岐にわたります。結晶構造探索では、信頼できる精度を大規模に得られることで、実験に先立って候補構造を見渡すことが可能になります。固体電解質中のイオン拡散、無機材料表面への分子吸着と表面反応、多成分合金の界面、複雑なアモルファス構造は、いずれも従来の第一原理計算では現実的でなく、古典力場では転用性が足りない領域です。さらに、PFPから軽量モデルへ知識を蒸留することで空間・時間の両面でシミュレーションの射程が広がること、PFPの内部表現がマテリアルズインフォマティクスの記述子として機能し、誘電率のように従来のMLIPでは直接評価できない物性まで予測できることも示します。

これらは、信頼できる精度のハイスループットスクリーニングを土台に、産業の研究開発をシミュレーション起点へと転換しうることを示すものです。最後に、AIエージェントによる原子レベルモデリングと大規模シミュレーションのワークフロー自動化について展望を述べます。

発表者

開催概要

会議名： XXXVII IUPAP Conference on Computational Physics (CCP2026)
会期：2026年8月9日（日）〜8月14日（金）
会場：Sejong University Convention Center／韓国・ソウル
セッション：T12. Artificial Intelligence and Data-Driven Computational Physics
講演日時：2026年8月13日（木）16:00〜16:30（現地時間）

イベント詳細
イベントの詳細は、下記リンクよりご確認ください。
https://ccp2026.kr/