2023/2/24 CCSE Workshop

MDXを活用した物質・材料シミュレー
ションと情報共有
奥村雅彦
日本原子力研究開発機構
システム計算科学センター
シミュレーション技術開発室

2023/2/24 CCSE Workshop

物質・材料シミュレーション手法（ミクロ）• 古典分子動力学法• 第一原理計算（密度汎関数法）• 機械学習分子動力学法

良い点 / 悪い点

古典分子動力学
第一原理分子動力学（密度汎関数法）
機械学習分子動力学

計算対象

原子間相互作用特徴

質点（原子/イオン）

原子位置の解析関数

・ 経験的パラメーターが必要
・ 高速/低精度

電子密度と原子核位置の関数

・ 経験的パラメーター不要
・ 低速/高精度

ニューラルネットワーク等

・ 経験的パラメーター不要
・ 高速/高精度密度（電子）
質点（原子核）
質点（原子/イオン）

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物質・材料シミュレーション手法• 古典分子動力学法• 第一原理計算（密度汎関数法）• 機械学習分子動力学法• J. Behler and M. Parrinello, Phys. Rev. Lett. 98, 146401 (2007)
Behler-Parrinello 2007 年間引用数
800700

近年非常に注目を集めている手法

600
500
40030020010020072008200920102011201220132014201520162017201820192020202120220

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分子動力学法とは• 分子動力学法(Molecular Dynamics, MD)
原子配置

手法の違いはエネルギー評価法の違い

ニュートン方程式で微小時間発展
各原子に働く力

エネルギー
原子の座標で微分• エネルギー評価法• 古典分子動力学法（Classical MD)• 第一原理分子動力学法(Ab initio MD, First-principles MD)• 機械学習分子動力学法(Machine Learning MD)

NEW!

2023/2/24 CCSE Workshop

古典MDにおけるエネルギー評価法• 原子を質点、原子間力を簡単な解析関数で近似Coulombポテンシャル

Lennard-Jonesポテンシャル

1 (" (#!C =4&'! )"#)"#!LJ = 4,!

$%−)"#&調和ポテンシャル
0%!h = )"# − )!
2!

!

)"#)"#• 特徴• いくつかの実験値や第一原理計算結果を再現するように パラメーター を調整• 調整には“職人技”が必要（最近は自動で作成する手法も登場）• 計算は軽い)"#2023/2/24 CCSE Workshop

古典MDにおけるエネルギー評価法• 原子を質点、原子間力を簡単な解析関数で近似
Coulombポテンシャル

Lennard-Jonesポテンシャル

1 (" (#!C =4&'! )"#)"#!LJ = 4,!

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&調和ポテンシャル
0%!h = )"# − )!
2!

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第一原理計算におけるエネルギー評価法• 密度汎関数法• 原子核は質点（古典力学）に近似するが、電子は量子力学を解く。

電子：密度分布
原子核：質点

http://jp-minerals.org/vesta/jp/features.html• 特徴• 経験的なパラメーターは含まない• “職人技”は必要ない• 計算は重い2023/2/24 CCSE Workshop

古典MDと第一原理MDの違い• ポテンシャルエネルギー曲面• 原子配置を引数とする関数： ! 2$ , 2% , … , 2'
• 古典MD（2原子間距離のポテンシャルで近似）：引数1次元の関数! "!, "", … , "# ≅ & ! '$&$%&• 第一原理MD：引数3)次元の関数! 2$ , 2% , … , 2'

5$5%! )$%)$% = 5$ − 5%! 5$ , 5%

例：1次元2原子系)$%
古典MD

5$5%

第一原理MD<latexit sha1_base64="c08/fz0sgeGGcGzsJdpk3hhZxBU=">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</latexit><latexit sha1_base64="c08/fz0sgeGGcGzsJdpk3hhZxBU=">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</latexit><latexit sha1_base64="c08/fz0sgeGGcGzsJdpk3hhZxBU=">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</latexit><latexit sha1_base64="c08/fz0sgeGGcGzsJdpk3hhZxBU=">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</latexit><latexit sha1_base64="c08/fz0sgeGGcGzsJdpk3hhZxBU=">AAACaXichVG7SgNBFD1Z3/EVtQnaiEvEKsyKqFiJNpbxkQdokN111DH7YncS0OAPWNmJWimIiJ9h4w9Y+AmSMoKNhXc3C6Ki3mFmzpy5586ZGcOzRCAZe04obe0dnV3dPcnevv6BwdTQcCFwq77J86ZruX7J0ANuCYfnpZAWL3k+123D4kWjshzuF2vcD4TrbMhDj5dtfc8Ru8LUJVGFLXPHlcF2SmVZFsX4T6DFQEUcOTd1iy3swIWJKmxwOJCELegIqG1CA4NHXBl14nxCItrnOEaStFXK4pShE1uhcY9WmzHr0DqsGURqk06xqPukHEeGPbE71mSP7J69sPdfa9WjGqGXQ5qNlpZ724Mn6fW3f1U2zRL7n6o/PUvsYj7yKsi7FzHhLcyWvnZ01lxfWMvUJ9k1a5D/K/bMHugGTu3VvFnla5dI0gdo35/7JyhMZ7XZrLY6oy4uxV/RjTFMYIreew6LWEEOeTr3AKc4x0WioQwpaWW0laokYs0IvoSifgC7WYwx</latexit><latexit sha1_base64="c08/fz0sgeGGcGzsJdpk3hhZxBU=">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</latexit>··················

2023/2/24 CCSE Workshop

機械学習MDのポテンシャルエネルギー曲面• 機械学習MDとは？
• 人工ニューラルネットワーク等で第一原理計算のポテンシャルエネルギー曲面を近似する手法• 人工ニューラルネットワーク：任意の関数を近似可能な手法• 第一原理計算のポテンシャルエネルギー曲面• 引数37次元の関数• 簡単な関数で書くことができない

データセットを作成して人工ニューラルネットワークで学習する
exp(-x*x)*exp(-y*y)*cos(x-y)*sin(x+y)!ANN 2$ , 2% , … , 2'

学習

データセット：第一原理計算の結果の集合((8DFT = !DFT 2$( , 2(% , … , 2(' , !DFT 2$(( , 2((% , … , 2' , …

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機械学習MDに必要なデータセット• 物質ごとにデータセットが必要• 例：Siのデータセット、Oのデータセットを持っていても、SiO2のポテンシャルエネルギー曲面は構成できない

SiO

SiO2

((((Siのデータセット：8Si = !Si 2(Si1 , 2(Si2 , … , 2(Si+ , !Si 2((Si1 , 2Si2 , … , 2Si+ , …
((((Oのデータセット：8O = !O 2(O1 , 2(O2 , … , 2(O+ , !O 2((,2,…
,2O1 O2
O+ , …

SiO2のデータセット：8SiO! = !SiO! 2(Si1 , 2(O1 , 2(O2 , … , … ≠ 8Si ∪ 8O

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機械学習MDにおけるデータ共有の有用性• 第一原理計算は計算コストが高い• 数万原子配置のデータセットが必要• 先行研究と同じ物質の機械学習MDをやるために膨大な第一原理計算を繰り返したくない• 固溶体や界面の計算に有用
固溶体
物質A

物質B

教師データの共有が有用

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統合機械学習分子動力学システムの構築• 2022年度JHPCN課題（jh220057）• 目的：誰でも機械学習MD計算ができるようにしたい• 機械学習MDのための教師データのデータベース

教師データの利用

教師データを提供• 機械学習ポテンシャルの自動生成• 将来的にはオンザフライでポテンシャルの自動改良• 足りない教師データを自動で取得（第一原理計算）

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統合機械学習分子動力学システムの構築
教師データ データベース
利用イメージ１

教師データ収集イメージ
mdx

JHPCN
ストレージ 自動で保存

自動で保存
DFT計算
CPU

•
•

GPU

mdx

DFT計算

学習

ストレージ 検索・利用

スパ
コン

検索・利用

自動で保存

学習

DFT計算
ワーク
ステー
ション
研究室等

量子力学計算の結果を自動で保存
データベースに自動で追加される

JHPCN

CPU

•
•

GPU

スパ
コン

検索・利用
学習
ワーク
ステー
ション
研究室等

元素等で検索
様々な計算機環境で学習に利用2023/2/24 CCSE Workshop

統合機械学習分子動力学システムの構築
MLPデータベース
利用イメージ

教師データ データベース
利用イメージ２
mdx

mdx

JHPCN
ストレー
ジMLP利用CPU•GPUMLP検索
MLMD計算MLMD計算ワーク
MLP利用 ステーション
研究室等

大きな計算機資源が必要な学習はmdxで実施し、完成したMLPを様々な計算機環境でMLMDに利用

MLMD計算

ストレー
MLP検索
ジ

MLMD計算
スパ
コン

検索・利用
学習

JHPCN

CPU

•

GPU

スパ
コン

MLP検索
MLMD計算
ワーク
ステー
ション
研究室等

MLPのデータベースからMLPを取得
し、mdxや様々な計算機環境でMLMDを実施

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統合機械学習分子動力学システムの構築• 現状• 機械学習MDのための教師データの共有• 機械学習ポテンシャルの自動生成• Pythonパッケージを作成中• オープンソースの機械学習MDコード「n2p2」の自動実施コードを作成中

デモンストレーション• 今後の予定• 他の機械学習MDコードも利用可能にする（aenet, …）• オンザフライ自己学習機の実装• mds ⇄ スパコン：ジョブ投入、データ回収• 教師データのデータベース作成• Gakunin RDMとの連携

2023/2/24 CCSE Workshop

Gakunin RDMとの連携（予定）• Gakunin RDM• https://rdm.nii.ac.jp/

2023/2/24 CCSE Workshop

Gakunin RDMとの連携（予定）• 研究データ共有・管理

機能は本プロジェクトの目的と同じ• 一部Gakunin RDMの機能につなげたい• 連携に向けてGakunin
RDMの開発者に相談
中• まずはJupyter
Notebookで連携
https://rcos.nii.ac.jp/service/rdm/

2023/2/24 CCSE Workshop

まとめ• 機械学習分子動力学法におけるデータ共有• 共有すべきデータ：第一原理計算の計算結果• 方法• 自動で機械学習ポテンシャルを作りつつ、データベースに加えていく• 現状• 機械学習ポテンシャル生成コード（n2p2）の制御プログラムを作成• Gakunin RDMとの連携• 今後• 機械学習ポテンシャル生成コードの制御プログラムの拡充、テスト、公開• 教師データのデータベース構築（個人 → グループ → 公開）• 機械学習ポテンシャルとは関係なく計算結果のデータベースとして有用かも2023/2/24 CCSE Workshop

JHPCN課題 統合機械学習分子動力学システムの構築
共同研究者（敬称略）• 東京大学：鈴村豊太郎、渡邉聡、沖田泰良、華井雅俊、芝隼人、清水康司• 名古屋大学：横井達矢• 九州大学：加藤幸一郎• 熊本大学：島村孝平• 名古屋工業大学：小林亮• 産業技術総合研究所：安藤康伸• 量子科学技術研究開発機構：河野秀俊、石田恒• 産業技術短期大学：森英喜• 大阪国際工科専門職大学：富谷昭夫• AGC株式会社：浦田新吾、今村穣、吉田拓未• 原子力機構：永井佑紀、中村博樹、山口瑛子、小林恵太、板倉充洋、町田昌彦

2023/2/24 CCSE Workshop

ご興味をお持ち頂けましたら、お気軽にご連絡ください。

okumura.masahiko@jaea.go.jp

ご清聴ありがとうございました！