サイトリニューアルをしました。
May 8, 2017
機械学習原子間ポテンシャルの基礎と
構築法・応用例・課題と展望
～理論的背景から、実装、応用、最新技術までを体系的に学べます。～
受講可能な形式：【Live配信(アーカイブ配信付)】のみ
高い精度と低い計算コストの両方をそなえ、物性研究に革新をもたらすと注目されている機械学習原子間ポテンシャル。
その理論的背景・利点・種類といった基礎から、学習データの生成やコスト関数の設計といった構築方法、具体的な応用事例、最新技術、現状の課題と今後の展望などについて解説します。実践するための知識や、今後の研究・開発に役立つ視座を得ることができます。
その理論的背景・利点・種類といった基礎から、学習データの生成やコスト関数の設計といった構築方法、具体的な応用事例、最新技術、現状の課題と今後の展望などについて解説します。実践するための知識や、今後の研究・開発に役立つ視座を得ることができます。
| 日時 | 2025年10月28日（火） 13:00～16:30 |
|
|---|---|---|
|
受講料(税込)
各種割引特典
|
49,500円
( E-Mail案内登録価格 46,970円 )
S&T会員登録とE-Mail案内登録特典について
定価：本体45,000円＋税4,500円
E-Mail案内登録価格：本体42,700円＋税4,270円
|
|
|
E-Mail案内登録なら、2名同時申込みで1名分無料
1名分無料適用条件
2名で49,500円 (2名ともE-Mail案内登録必須／１名あたり定価半額24,750円)
定価：本体36,000円＋税3,600円 E-Mail案内登録価格：本体34,400円＋税3,440円 ※１名様でオンライン配信セミナーを受講する場合、上記特別価格になります。 ※申込フォームで【テレワーク応援キャンペーン】を選択のうえお申込みください。 ※他の割引は併用できません。 |
||
| 配布資料 | PDFテキスト(印刷可・編集不可) ※開催2日前を目安に、弊社HPのマイページよりダウンロード可となります。 | |
| オンライン配信 | ZoomによるLive配信 ►受講方法・接続確認（申込み前に必ずご確認ください） ■アーカイブ配信について 視聴期間：終了翌営業日から7日間［10/29～11/4中］を予定 ※動画は未編集のものになります。 ※視聴ページは、開催翌営業日の午前中には、マイページにリンクを設定します。 | |
| 備考 | ※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。 ※開催日の概ね1週間前を目安に、最少催行人数に達していない場合、セミナーを中止することがございます。 | |
| 得られる知識 | 本セミナーでは、機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）の基礎から最新技術までを体系的に学べます。MLIPの理論的背景、応用例、構築手法、さらにグラフニューラルネットワーク型の進展や今後の課題までを幅広く扱い、実践的な知識と今後の研究・開発に役立つ視座を得ることができます。 | |
| 対象 | 本セミナーは、原子論的シミュレーションに携わる研究者・技術者を主な対象としています。特に、機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）に関心を持ち、理論から実装・応用まで幅広く理解したい方に適しています。分子動力学法や第一原理計算の基礎知識があると、より深く内容を理解いただけます。 | |
セミナー講師
熊本大学 大学院先端科学研究部 基礎科学部門 物理科学分野 准教授 博士(理学) 島村 孝平 氏
【専門】計算物性物理学・機械学習
2015年、熊本大学大学院自然科学研究科博士後期課程修了。博士（理学）。
神戸大学大学院システム情報学研究科 計算生物学研究室の助教を経て、2020年より熊本大学大学院先端科学研究部 基礎科学部門 物理科学分野の助教。2025年より同研究部 准教授。
第一原理分子動力学法及び機械学習原子間ポテンシャルによる分子動力学法を用いた原子レベルのミクロな視点からの様々な現象解明を行って参りました。これらの計算機シミュレーション技術を駆使し、これまでに液体・ガラスの静的構造、燃料電池・太陽電池の機構解明、グラフェン生成過程等の物性解析から、果ては生命の起源に関連した隕石衝突過程を扱うなど、研究対象は多岐にわたります。
【ホームページ】https://sites.google.com/view/website-kohei-shimamura
【専門】計算物性物理学・機械学習
2015年、熊本大学大学院自然科学研究科博士後期課程修了。博士（理学）。
神戸大学大学院システム情報学研究科 計算生物学研究室の助教を経て、2020年より熊本大学大学院先端科学研究部 基礎科学部門 物理科学分野の助教。2025年より同研究部 准教授。
第一原理分子動力学法及び機械学習原子間ポテンシャルによる分子動力学法を用いた原子レベルのミクロな視点からの様々な現象解明を行って参りました。これらの計算機シミュレーション技術を駆使し、これまでに液体・ガラスの静的構造、燃料電池・太陽電池の機構解明、グラフェン生成過程等の物性解析から、果ては生命の起源に関連した隕石衝突過程を扱うなど、研究対象は多岐にわたります。
【ホームページ】https://sites.google.com/view/website-kohei-shimamura
セミナー趣旨
物性科学や生物学をはじめとする多くの分野において、分子動力学法や第一原理計算といった原子論的シミュレーションの重要性が高まっています。一方で、分子動力学法においては、各原子に作用する力を算出する「原子間ポテンシャル」の精度が長らく課題とされてきました。近年は機械学習技術の急速な進展により、高精度な「機械学習原子間ポテンシャル（MLIP）」が数多く提案され、実際に活用されるようになってきています。
本セミナーでは、MLIP技術の全体像を概観するとともに、各種手法の理論的な違いや具体的な応用事例をご紹介いたします。さらに、現在のMLIPの開発が直面する課題と、それに対する解決の展望についても議論いたします。
本セミナーでは、MLIP技術の全体像を概観するとともに、各種手法の理論的な違いや具体的な応用事例をご紹介いたします。さらに、現在のMLIPの開発が直面する課題と、それに対する解決の展望についても議論いたします。
セミナー講演内容
１．MLIPの概要
1.1 第一原理計算と学習データ
1.2 MLIPの利点
1.3 MLIPが拓く応用領域
３．MLIPの構築法
3.1 機械学習器の選択とデザイン
3.1.1 MLIPの種類と共通点
3.1.2 構造記述子とAtomic Cluster Expansion理論
3.1.3 多元素系への対応方法
3.1.4 グラフニューラルネットワーク型MLIP
3.1.5 ポテンシャル平均法
3.2 学習データ生成法
3.2.1 基本的な生成法
3.2.2 Active Learning
3.2.3 大規模系に対するデータ作成法
3.2.4 大規模公開データの利用
3.2.5 Foundation Modelの出現
3.3 コスト関数の設計
3.3.1 基本的構成と係数調整
3.3.2 正則化法による制約
４．課題と展望
4.1 ブラックボックス化の現状と解釈性向上の試み
4.2 更なる計算コスト削減の試み
4.3 顕わなクーロン相互作用・磁場等の相互作用の組み込み
4.4 電子状態計算の組み込み
□ 質疑応答 □
1.1 第一原理計算と学習データ
1.2 MLIPの利点
1.3 MLIPが拓く応用領域
３．MLIPの構築法
3.1 機械学習器の選択とデザイン
3.1.1 MLIPの種類と共通点
3.1.2 構造記述子とAtomic Cluster Expansion理論
3.1.3 多元素系への対応方法
3.1.4 グラフニューラルネットワーク型MLIP
3.1.5 ポテンシャル平均法
3.2 学習データ生成法
3.2.1 基本的な生成法
3.2.2 Active Learning
3.2.3 大規模系に対するデータ作成法
3.2.4 大規模公開データの利用
3.2.5 Foundation Modelの出現
3.3 コスト関数の設計
3.3.1 基本的構成と係数調整
3.3.2 正則化法による制約
４．課題と展望
4.1 ブラックボックス化の現状と解釈性向上の試み
4.2 更なる計算コスト削減の試み
4.3 顕わなクーロン相互作用・磁場等の相互作用の組み込み
4.4 電子状態計算の組み込み
□ 質疑応答 □
関連商品
セミナー
番号 B250710
開催日
07月10日
量子化学計算の基礎と実践方法＜Gaussian・GaussViewの使い方＞
受講可能な形式：【Live配信(アーカイブ配信付)】のみ
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
医薬品
化学・材料
セミナー
番号 A250725
開催日
07月25日
08月08日
エッジコンピューティングの基礎と効果的な活用法
受講可能な形式：【Live配信(アーカイブ配信付)】or【アーカイブ配信】のみ
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
エレクトロニクス | 化学・材料
セミナー
番号 Z250791
開催日
07月31日
セミナー
番号 B250741
開催日
07月31日
センサから取得した時系列データの処理・解析技術と機械学習の適用
受講可能な形式：【Live配信(アーカイブ配信付)】のみ
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
エネルギー・環境・機械
セミナー
番号 B250801
開催日
08月01日
＜製品開発に活かすための秘訣と最新動向＞マテリアルズインフォマティクスの基盤となる、『計算科学シミュレーション技術』
受講可能な形式：【Live配信】のみ
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
エレクトロニクス | 化学・材料
セミナー
番号 A250808
開催日
08月08日
機械学習による適応的実験計画－ベイズ最適化と能動的レベル集合推定の基礎と実践－
受講可能な形式：【Live配信(アーカイブ配信付)】のみ
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
医薬品
化学・材料
セミナー
番号 B250851
開催日
08月21日
生成AIの活用による知財業務の効率化と高度化
受講可能な形式：【Live配信(アーカイブ配信付)】のみ
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
エレクトロニクス | 化学・材料
セミナー
番号 B250841
開催日
08月21日
製造業における生産性向上・品質改善を実現するためのデータ活用術
受講可能な形式：【Live配信(アーカイブ配信付)】のみ
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
化学・材料 | エネルギー・環境・機械
セミナー
番号 B250945
開催日
09月25日
＜生成AI活用の肝！＞プロンプトエンジニアリング入門セミナー NEW
受講可能な形式：【Live配信(アーカイブ配信付)】のみ
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
ビジネススキル・新規事業
化学・材料
通信講座
番号 V250302
開講日
03月10日
受付終了
Pythonの入門講座と機械学習（教師あり学習,教師なし学習）【各講 ZoomでのQ&A付】
第１講 機械学習とPythonの基礎
第２講 教師あり学習
第３講 教師なし学習
ビジネススキル・新規事業
医薬品 | 医療機器 | 化粧品
エレクトロニクス | 化学・材料 | エネルギー・環境・機械
セミナー
番号 B250710
開催日
07月10日
量子化学計算の基礎と実践方法＜Gaussian・GaussViewの使い方＞
受講可能な形式：【Live配信(アーカイブ配信付)】のみ
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
医薬品
化学・材料
セミナー
番号 A250725
開催日
07月25日
08月08日
エッジコンピューティングの基礎と効果的な活用法
受講可能な形式：【Live配信(アーカイブ配信付)】or【アーカイブ配信】のみ
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
エレクトロニクス | 化学・材料
セミナー
番号 Z250791
開催日
07月31日
セミナー
番号 B250741
開催日
07月31日
センサから取得した時系列データの処理・解析技術と機械学習の適用
受講可能な形式：【Live配信(アーカイブ配信付)】のみ
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
エネルギー・環境・機械
セミナー
番号 B250801
開催日
08月01日
＜製品開発に活かすための秘訣と最新動向＞マテリアルズインフォマティクスの基盤となる、『計算科学シミュレーション技術』
受講可能な形式：【Live配信】のみ
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
エレクトロニクス | 化学・材料
セミナー
番号 A250808
開催日
08月08日
機械学習による適応的実験計画－ベイズ最適化と能動的レベル集合推定の基礎と実践－
受講可能な形式：【Live配信(アーカイブ配信付)】のみ
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
医薬品
化学・材料
セミナー
番号 B250851
開催日
08月21日
生成AIの活用による知財業務の効率化と高度化
受講可能な形式：【Live配信(アーカイブ配信付)】のみ
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
エレクトロニクス | 化学・材料
セミナー
番号 B250841
開催日
08月21日
製造業における生産性向上・品質改善を実現するためのデータ活用術
受講可能な形式：【Live配信(アーカイブ配信付)】のみ
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
化学・材料 | エネルギー・環境・機械
セミナー
番号 B250945
開催日
09月25日
＜生成AI活用の肝！＞プロンプトエンジニアリング入門セミナー NEW
受講可能な形式：【Live配信(アーカイブ配信付)】のみ
【 2 名 同 時 申 込 で 1 名 無 料 】 対 象 セ ミ ナ ー
ビジネススキル・新規事業
化学・材料
通信講座
番号 V250302
開講日
03月10日
受付終了
Pythonの入門講座と機械学習（教師あり学習,教師なし学習）【各講 ZoomでのQ&A付】
第１講 機械学習とPythonの基礎
第２講 教師あり学習
第３講 教師なし学習
ビジネススキル・新規事業
医薬品 | 医療機器 | 化粧品
エレクトロニクス | 化学・材料 | エネルギー・環境・機械
当サイトはグローバルサイン社によりセキュリティ認証をされています。
SSL/TLS対応ページ（https）からの情報送信は暗号化により保護されます。
SSL/TLS対応ページ（https）からの情報送信は暗号化により保護されます。