AIが解く世界の難問 · 化学・材料 · arXiv · 2026-10-19
Tersoff-NN：Tersoffポテンシャルのハイブリッド機械学習型結合次数拡張
原題: Tersoff-NN: Hybrid Machine-Learned Bond-Order Extension of the Tersoff Potential
大規模な分子動力学計算には精度と効率の両立が求められるが、機械学習ポテンシャルは従来の経験的ポテンシャルより計算コストが高く、学習領域外では信頼性が下がることがあるという課題があった。Tersoff-NNは、シリコン向けに、Tersoffポテンシャルの解析的な距離依存項とカットオフ構造を残し、環境依存の結合次数因子のみをコンパクトなニューラルネットワークで表現するハイブリッドモデルである。32,768原子系のベンチマークでは、比較対象のBehler-Parrinello型NNポテンシャルより4〜12倍高速で、液体Siの近距離構造を従来のTersoffポテンシャルより改善した。