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 ンシャルPFPのこれまでとこれから
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 ンシャルPFPのこれまでとこれから
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SUMMARY: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
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DESCRIPTION:# お申込み\n\nご参加のお申込みはMatlantisのウ
 ェブページで受け付けています。\n\n# 開催概要\n\nMatlant
 is\n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。\n\n2021年7月に55元素対応のPFP\nv1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\nv7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。\n\n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。\n\n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。\n\nPFP\nv8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。\nr²SCAN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。\n\n本ウェビナーでは、\n\n  *
  PFP v8のr²SCAN対応の背景と技術的なポイント\n  * 再現性
 の定量的な改善事例\n  * 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。\
 n\n# 講演者\n\n株式会社Preferred Networks 品川幾\n\n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\nNetworksへ入社。計算化学を専門とし、M
 atlantis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。\n\nhttps://preferred-netw
 orks.connpass.com/event/366485/
LOCATION: (オンライン)
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