機械学習による力場とは何ですか？

原子スケールの分子動力学（MD）シミュレーションにおける長年の課題は、信頼性の高いシミュレーションモデルが、現実的なシステムの複雑さを捉えるのに十分なシミュレーション時間スケールや長さスケールに到達するには計算コストが高すぎる（第一原理法）か、あるいは対象となるシステムに対して精度が不十分である（従来のFF法）という点にある。 ML-FFアプローチはこの課題に対する解決策を提供し、例えば、高い精度を必要としつつもより長い時間スケールで進行する原子スケールの動的プロセス（拡散、結晶化、析出など）のシミュレーションを可能にする。これにより、ユーザーは複雑さを大幅に低減したモデル系だけでなく、精度を損なうことなく、より現実的な複雑な系においても、こうしたプロセスをシミュレーションできるようになる。 さらに、ML-FFを用いることで、ユーザーは、例えば第一原理計算などで使用できる、多種多様な現実的な入力構造を迅速に生成・最適化することも可能になる。これにより、計算負荷の高い計算の回数が大幅に削減され、さまざまな構造パラメータの処理能力が向上するなど、多くの利点が得られる。

QuantumATK 社の原子レベルモデリングプラットフォームは シノプシス xml-ph-0000@deepl.internalの原子レベルモデリングプラットフォームは、市場で最も先進的かつ汎用性の高い材料シミュレーションコードの一つです。このプラットフォームを使用することで、複雑な分子、非晶質および結晶性材料、界面、さらには原子レベルのデバイスに至るまで、それらの電子的、熱的、機械的、光学的、磁気的、強誘電的、熱電的、その他多くの物性を計算することができます。

QuantumATK モーメントテンソルポテンシャル（MTP）クラスのML-FFを実装しています。これは、精度と効率のバランスに優れた、最新鋭のアルゴリズムです。QuantumATK の大きな利点の一つは、DFT、タイトバインディング法、フォースフィールドなど、複数の材料シミュレーションフレームワークが1つの統合プラットフォーム上で利用可能であることです。そのため、DFTとFFの両方のシミュレーションを必要とする高度なML-FFトレーニングワークフローを、単一のソフトウェアプラットフォーム内で作成・実行することができます。

QuantumATK また、信頼性の高いML-FFを生成するために必要なDFT計算の回数を最小限に抑えるよう明示的に設計されたカスタムワークフローも付属しており、トレーニングワークフローの大部分を自動化します。以下の図は、QuantumATK におけるMTPのML-FFトレーニングワークフローの主な手順を示しています：

半導体業界がより高度なプロセスノードへと進化を続ける中、デバイスインターフェースの原子レベルの詳細やナノスケールの熱伝達特性は、デバイスおよびプロセスの設計においてますます重要になってきています。これらの課題に対処するためにいくつかの シノプシス TCAD これらの課題に対処するためにいくつかのツールが用いられており、ML-FF手法は、原子スケール・シミュレーション をそれらのツールの多くと連携させる上で重要な役割を果たしています。例えば、先進ロジック向けの高K金属ゲートスタックの詳細な組成について原子レベルの知見を提供したり、新規材料や界面の熱特性を計算したりすることが挙げられます。