名古屋工業大学　大学院工学研究科　応用物理プログラム　准教授　博士（理学）　小林 亮 氏
＜専門＞分子動力学，計算材料科学，イオン伝導体
＜HP＞
http://ryokbys.web.nitech.ac.jp/

本講習では、材料科学のシミュレーションを一変させている「機械学習ポテンシャル」について、基礎から実際の使い方までを概説します。従来の古典力学的ポテンシャルと第一原理計算の利点を併せ持つ機械学習ポテンシャルの基本概念を整理・分類し、既存の汎用ポテンシャルを用いた効率的な計算手法や、学習プロセスといった実用的な運用方法とノウハウを紹介します。さらに、MLPを支える記述子（SOAP、ACE等）やグラフニューラルネットワーク、ガウス過程回帰などの数学的・情報科学的背景を少し詳しく紹介します。理論と実践の両面から、高精度な分子動力学シミュレーションを実現するための最新技術を習得することを目指します。