タグ: 機械学習ポテンシャル
- 機械学習ポテンシャルUMAのtask指定：なぜ必要で何に注意するか 2026/10/1
UMAは理論レベルの異なるDFTデータを一つのモデルで学んだため、返す値の理論レベルをtaskで指定させる。作り手の文書とSevenNet-MFの論文で理由を確かめ、taskをまたいでエネルギー差を取らないなど利用者の注意点を示す。
- 圧電テンソルの機械学習：対称性で決まるゼロをモデルは守れるか 2026/8/28
圧電テンソルの機械学習予測が対称性のゼロを守れるかは、特徴量のパリティで決まると2026年8月のプレプリントは主張する。中心対称の結晶2,000種（理想化した座標）でO(3)モデルは閾値を一度も超えず、SO(3)は90〜96%で超えた。ゼロを足して訓練しても約9割が超えた。
- 機械学習ポテンシャルとは？仕組み・速さの理由・学習範囲外の限界 2026/8/14
機械学習ポテンシャル（MLIP）は、DFTの計算結果を学習し、原子の配置からエネルギーと力を予測するモデル。電子の方程式を解かず、計算量もおおよそ原子数に比例するので桁違いに速いが、学習データの範囲外では気づかずに外れうる。対策の能動学習まで説明する。
- 機械学習ポテンシャルの微調整：効く条件と、手法より効く設定 2026/8/4
機械学習ポテンシャル（MLIP）を微調整するかは、現行の汎用モデルを自分の観測量で測ってから決める。20%のデータ（664構造）で全データ学習に並んだ例がある一方、MOFの体積弾性率では新しい汎用モデルの誤差が微調整モデルより小さかった。
- 機械学習ポテンシャルのベンチマークは何を測る？順位と実用性の差 2026/7/21
機械学習ポテンシャル（MLIP）のベンチマークが主に測るのは、安定な材料を当てる力だ。Matbench Discoveryで安定性が上位のモデルが熱伝導の誤差では最下位級になる例があり、長いMDでのエネルギー保存は総合スコアの外にある。
