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汎用原子シミュレータMatlantis のご紹介

Matlantis
November 20, 2023

汎用原子シミュレータMatlantis のご紹介

機能性分子の候補は10の60乗個にも及ぶと言われていますが、これまでに人類が有用性を確認できたのは、そのほんの一握りです。
Matlantisは、深層学習などのAI技術を活用した高速な汎用原子レベルシミュレーションで、膨大な未知分子の海から有望な分子を照らしだし、革新的なマテリアルの創出に貢献します。
本資料では、Matlantisの概要や計算事例をご紹介しています。
ぜひご覧ください。

Matlantis

November 20, 2023
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Transcript

  1. 関係者限り PFCCの概要 4 ▪ 企業名:株式会社Preferred Computational Chemistry(PFCC) ▪ 所在地:東京都千代田区大手町1丁目6-1大手町ビル ▪

    設立年月日:2021年6月1日 (Preferred NetworksとENEOSの共同出資のもと設立) ▪ 代表者:代表取締役社長 岡野原 大輔 ▪ ミッション: 革新的なマテリアルの創出に貢献し、持続可能な世界を実現する
  2. 関係者限り Matlantisの概要(機能) 8 ▪ 結晶・分子などの「構造」から第一原理計算レベル相当の精度で「エネルギー・力」を高速に算出 ▪ ブラウザのみで実行できるクラウドサービス ⇒ 計算機・ソフトウェアの導入必要なし ▪

    JupyterLabで提供. 他のPythonライブラリと連携可能 【物性算出機能】 基本機能を拡張した各種物性算出プログラムサンプルも配備 クラウドサービスであるため新機能は即座に利用可能 【WEBブラウザ表示画面(例)】 シミュレーション環境 ASE 又 LAMMPS(*β版)
  3. 関係者限り Matlantisの概要(仕組み) 9 ▪ 第一原理計算結果(DFT)を教師データとし、それを独自GNNで学習モデルを構築したNeural Network Potential (NNP)の一種 … 教師データ(数千万)

    分子・結晶等様々な構造の第一原理計算を実施 Preferred Networks社の強力計算設備を活用 (1,650 GPU year相当の計算資源を用いて作成) GNN (グラフニューラルネットワーク) 原子のつながりをグラフとみなす 量子化学知見を取り込んだ 独自のAIモデル構築 エネルギー Matlantis予測値 学習・出力 教師データを再現できるまで モデルの学習を実施 エネルギー DFT(テストデータ) Ex. molecule Ex. cluster Ex. slab Ex. crystal Ex. adsorption Ex. disordered 関連論文URL:https://www.nature.com/articles/s41467-022-30687-9
  4. 関係者限り Matlantisの概要(性能) 10 第一原理計算 Matlantis 2ヶ月 (外挿値) 0.3秒 0.1秒 2時間

    第一 原理 計算 原子数 第一 原理 計算 ▪ 第一原理計算と比較し圧倒的高速. 最新版version4.0では72元素に対応 第一原理計算条件 ・solver = QUANTUM ESPRESSO (PWscf) ・ver:6.4.1 ・PP:Pt.pbe-n-kjpaw_psl.1.0.0.UPF ・Ecutoff:40 Ry (≒544 eV) ・Xeon Gold 6254 3.1GHz x 2 (36 cores) ・RAM:384 GB Fcc Ptバルク構造一点計算時間 Matlantis対応元素周期表
  5. 関係者限り 多様なアプリケーション 14 トリメチルアルミニウム の反応解析 BaTiO3の相変態 触媒 電池 半導体 金属・合金

    触媒組成の 大規模スクリーニング 潤滑剤 セラミックス 固体電解質中のLi拡散 吸着剤 分離膜 摩擦における化学反応 MOF中の分子吸着 磁性材料 …
  6. 関係者限り バッテリー材料 17 ▪ バッテリー材料のSEI(Solid Electrolyte Interface)解析にMatlantisとXPS(X線光電子分光法)を活用 ▪ Matlantisを用いたMD計算により電解質がNaと反応して分解することを確認. XPSを用いた実験結果と

    も整合 Bekaert, Lieven, et al. "Assessing the Reactivity of the Na3PS4 Solid-State Electrolyte with the Sodium Metal Negative Electrode Using Total Trajectory Analysis with Neural-Network Potential Molecular Dynamics." The Journal of Physical Chemistry C (2023).
  7. 関係者限り 固体-分子界面シミュレーション 18 ◼ バッテリー向けZinc Salt電解質Zn(BBI) 2 の解析にMatlantisを活用 ◼ Zn表面、Zn(BBI)

    2 (6分子)、H 2 O(300分子)を対象に300KのMD計算をMatlantisで実施 ◼ 疎水基が向き合った二重層が形成されることで水素生成反応が抑制されることを示唆 Du, Haoran, et al. "A New Zinc Salt Chemistry for Aqueous Zinc‐Metal Batteries." Advanced Materials (2023): 2210055.
  8. 21