ANNA: An open-source platform for developing artificial neural networks assistant potential enabling high accurate and efficient MD simulation

MENG ZHANG

Presentation information

公募シンポジウム講演

[S4] S4.Materials DX for the research and development of structural materials for extreme environment (II)（1）

優れた産業基盤に支えられた我が国のマテリアル分野は、我が国の強みであると考えられてきた。しかしながら、米国などが、いち早くデジタル・トランスフォーメーション（DX）を材料開発ツールとして活用し始め、構造材料分野においても徐々に成果を生み出しつつある。一方、我が国でのDXへの取り組みは思うように進んでおらず、新規材料開発に向けたシーズ活用への挑戦が減速している。そのため、我が国の構造材料分野においても、産と学の双方が利便性を享受できるデータ創出や利活用の方法を整備し、データ駆動型材料設計を可能とするマテリアルDXの加速を早急に図っていかなければならない。このような背景のもと、金属材料を含む構造材料の研究開発に向けたマテリアルDXの構築を目的に、2023年秋期講演大会において学界と産業界が連携し議論する場を創成する公募シンポジウムを開催した。そこで前回に引き続き、構造材料におけるマテリアルDXの最新の知見を共有し議論ができるよう本シンポジウムを提案する。

Wed. Sep 18, 2024 10:30 AM - 11:50 AM Room H (A202 2nd floor Building A Center for Education in Liberal Arts and Sciences)

座長:吉見享祐(東北大学)

11:10 AM - 11:30 AM

[S4.2] ANNA: An open-source platform for developing artificial neural networks assistant potential enabling high accurate and efficient MD simulation

*MENG ZHANG¹, Junya Inoue¹ (1. The University of Tokyo)

Keywords:Potential training platform、Artificial neural networks assistant potential、High accurate、High performance、Atomic simulation

An open-source package (ANNA) was developed to train the artificial neural network assistant potential, which is a novel potential and shows high accuracy and performance for MD simulation.

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