AIが解く世界の難問 · 化学・材料 · arXiv · 2026-10-20
有限サイズの分子シミュレーションに向けた生成的周辺学習と応力計算への応用
原題: Generative marginal learning for finite-size molecular simulation with application to stress calculation
分子シミュレーションでは系の大きさが限られるため、局所的な物理量の推定に誤差が生じやすい。本研究は、保持する領域の周辺分布を条件付き拡散モデルで学習する生成的周辺学習（GML）を提案し、周囲の環境を明示的に計算せずに配置を生成できるようにした。空孔欠陥近傍のIrving–Kirkwood応力の推定に適用した結果、小規模な周期的分子動力学シミュレーションと比べて対相関構造と局所応力の精度が大きく向上し、有限サイズの影響が緩和された。