Matlantisウェビナー｜汎用機械学習ポテンシャルPFPのこれまでとこれから 〜r2SCAN対応と現実世界を再現するポテンシャルに向けて〜

開催概要

Matlantisのコア技術であるPFPは、材料開発・探索に耐えうる汎用機械学習ポテンシャルとして開発され、結晶だけでなく分子や表面など多様な系を再現できることを特徴としています。
2021年7月に55元素対応のPFP v1を世界に先駆けてリリースして以来、継続的にモデルのアップデートを重ね、2024年9月には自然界に存在するすべての元素を含む96元素に対応したPFP v7を公開。対応元素の観点からも、真の「汎用性」を備えたポテンシャルとなりました。

そして2025年6月、我々はr²SCAN汎関数に対応したPFP v8をリリースしました。

これまでPFPの開発に用いてきたPBE汎関数は、様々な計算で広く利用されている一方で、分子系や遷移金属酸化物の再現性に課題があることが知られており、PFPもその限界に近づいていました。r²SCANはPBEを上回る再現性を持つ汎関数として注目されており、次世代の標準とも言われています。

PFP v8は、r²SCANを用いたDFT計算結果に基づき学習されており、結晶の生成エネルギーや分子のベンチマークにおいて、PBEを用いたDFT計算を超える実験値の再現性を実現しています。
r²SCANによるDFTは計算コストがPBEの3～5倍に及びますが、PFPであれば従来と変わらない推論速度で、より高い再現性を得られることが大きなメリットです。

本ウェビナーでは、

• PFP v8のr²SCAN対応の背景と技術的なポイント
• 再現性の定量的な改善事例
• そしてPFPのこれまでと今後の展望

について、開発チームより詳しくご紹介します。

講演者

株式会社Preferred Networks

品川幾

東京大学大学院 工学系研究科 化学システム工学専攻 修士課程修了後、株式会社IHIにて研究開発業務に従事。2019年に株式会社Preferred Networksへ入社。計算化学を専門とし、Matlantisのコア技術である「PFP」のデータセット設計・収集をはじめとする研究開発を担当。

ウェビナー詳細

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