こんにちは、富士通研究所 コンピューティング研究所の松村直樹です。先日、弊社が開発している分子動力学(Molecular Dynamics: MD)シミュレーション向けニューラルネットワーク力場の自動生成ツールGeNNIP4MD (Generator of Neural Network Interatomic Potential for Molecular Dynamics) が、材料系の国際論文誌Journal of Chemical Theory and Computation (JCTC) に掲載されました。そこで今回のMaterials Informatics特集 #6では、その論文内容についてご紹介します。GeNNIP4MDを活用することで、AIや分子シミュレーションの専門知識がなくても、高精度なシミュレーションを実現するニューラルネットワーク力場を簡単に作成することができます。
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こんにちは、データ＆セキュリティ研究所の山口と伊豆です。
2024年12月に中国の研究者たちが量子アニーリング計算機を使ってある条件を満たす2048ビット合成数の素因数分解に成功したという論文を発表しました。インターネット等で使用されているRSA暗号やRSA署名という暗号方式は合成数をパラメータ(公開鍵)として使用しており、この合成数の素因数分解が難しいことが安全性の根拠となっています。このため2048ビット合成数が簡単に素因数分解できてしまうとRSA暗号やRSA署名が解読されてしまい、インターネットの安全性が大きく揺らいでしまいます。本記事では本論文の提案内容を解析し、2048ビット合成数を使用するRSA暗号やRSA署名の安全性には影響がないことを説明します。
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こんにちは、富士通研究所コンピューティング研究所の岩崎です。今回の記事では材料科学や化学の世界で注目を集めている機械学習原子間ポテンシャル（Machine Learning Interatomic Potential, MLIP）についてご紹介します。MLIPは、これまでの実験的手法に頼っていた材料の開発や設計を大きく変革する可能性を秘めています。
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こんにちは、富士通コンピューティング研究所 Materials Informatics Projectの山﨑です。私たちのチームでは、その名のとおりMaterial Informatics(MI)の研究開発を行い、材料技術に関するお客様の課題を解決することを目的して活動しております。 今回のMaterials Informatics特集 #4では、安定したMD(Molecular Dynamics: 分子動力学)シミュレーションが可能なMLIP((Machine Learning Interatomic Potential: 機械学習力場)について、最新の論文の知見をもとに紹介したいと思います。 なお、前回のMaterials Informatics特集 #3では、私たちの開発した高分子電解質膜向けニューラルネットワークポテンシャルについて紹介しましたので、ご興味のある方は下記のリンクをご参照ください。 blog.fltech.dev
突然ですが、皆さんはこのような経験をしたことはないでしょうか？
最近MD向けにAIを用いた機械学習力場が提案されていて、第一原理計算と同等の精度があるらしい...
でも使ってみようと調べたら、たくさんモデルが出てきてどのモデルを使ったら良いのかわからない
この記事では、このような課題を解決してくれる論文「Forces are not Enough: Benchmark and Critical Evaluation for Machine Learning Force Fields with Molecular Simulations」[1]を紹介したいと思います。
この論文では、SchNet[2]やDeepMD[3]などのMLIPが提案され始めた比較的初期ごろのモデルに加えて、PaiNN[4]、GemNet[5]、Nequip[6]などのより高精度なモデルを含む様々なMLIPモデルに対して、どのモデルがMDシミュレーションに適しているかを様々な事例で評価しています。 現実的な系に対して、様々なMLIPを用いたMDシミュレーションを実行し、どのモデルでのシミュレーションが安定しているか、また物性値をどの程度再現できるかを調べています。 最後まで読んでいただければ、どのMLIPモデルがMDに適しているか、またMDに適したモデルを判断する際にどのような指標で評価すべきかが理解できるようになりますので、ぜひ最後まで読んでいただけるとうれしいです！
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こんにちは、量子研究所で超伝導量子コンピュータのハードウェアに関する研究開発を担当している山口です。 2025年3月28日に開催したイベントFujitsu Quantum day 2025 Japan (https://www.fujitsu.com/global/about/research/technology/quantum/event-202503/)にて、量子コンピューティング技術のポスター発表を行いました。今回、そこでの発表内容についてご紹介します。
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こんにちは。富士通の菊月、松尾と、株式会社Things（以下、「Things」）の森田です。
Thingsと富士通研究所は富士通が進めるオープンイノベーション活動「FUJITSU ACCELERATORプログラム」を通じて、製造業の不具合分析に業界初となる革新的なアプローチに取り組んでいます。
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こんにちは、富士通研究所 コンピューティング研究所の吉本勇太です。私たちは、コンピューティングとAIを活用し、材料探索を加速する技術の開発に取り組んでいます。
私たちが開発したニューラルネットワークポテンシャルの自動生成ツールGeNNIP4MD (Generator of Neural Network Interatomic Potential for Molecular Dynamics) を用いた研究成果が、第72回応用物理学会春季学術講演会に採択され、2025年3月に東京理科大学野田キャンパスにてポスター発表を行いました。今回のMaterials Informatics特集 #3では、発表した高分子電解質膜向けニューラルネットワークポテンシャルに関するポスターの内容についてご紹介します。なお、前回のMaterials Informatics特集 #2では、APS March Meeting 2025での機械学習ポテンシャルの研究動向をご紹介しましたので、ご興味がある方は以下からご一読ください。
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こんにちは、量子研究所で量子アルゴリズムの研究をしております松本徳文です。先日2025年3月28日にUvance Kawasaki Towerにて富士通主催のグローバル量子コンピューティングイベント 「Fujitsu Quantum Day」が開催されました。その中で私たちの研究チームの最近の成果をポスター発表しました。前稿「量子コンピュータを活用した材料物性シミュレーション技術の開発#1：量子コンパイル技術」 [1]に引き続きまして、本稿ではポスター発表内容の２点目である有限温度シミュレーション技術（Markov-Chain Monte Carlo with Sampled Pairs of Unitaries, MCMC-SPU）[2]についてご紹介します。
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こんにちは、量子研究所の兎子尾です。今回は、私たちが開発を進めている量子コンピュータのソフトウェア技術に関する話題をお届けします。量子コンピュータは未来のテクノロジーとして期待を寄せられており、ここ数年で開発競争が激化しています。その中でも、富士通と大阪大学*1が開発した、量子コンピュータの実用化を早める革新的な技術である「Space-Time efficient Analog Rotation quantum computing（STAR）アーキテクチャ」*2は、過去2回のプレスリリース*3*4により、世界中の注目を集めつつあります。このSTARアーキテクチャに関して、2025年3月28日に開催されたFujitsu Quantum Day*5にて発表を行いましたので、その内容を解説させていただきます。
*1:https://qiqb.osaka-u.ac.jp/
*2:https://journals.aps.org/prxquantum/abstract/10.1103/PRXQuantum.5.010337
*3:https://pr.fujitsu.com/jp/news/2023/03/23.html
*4:https://pr.fujitsu.com/jp/news/2024/08/28.html
*5:https://www.fujitsu.com/jp/about/research/technology/quantum/event-202503/
こんにちは、量子研究所で量子アルゴリズムの研究をしております松本徳文です。先日2025年3月28日にUvance Kawasaki Towerにて富士通主催のグローバル量子コンピューティングイベント 「Fujitsu Quantum Day」が開催されました。その中で私たちの研究チームの最近の成果をポスター発表しましたので、その内容をご紹介したいと思います。
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こんにちは、富士通研究所 コンピューティング研究所の松村直樹です。Materials Informatics特集の第2回は、機械学習ポテンシャルに焦点を当て、最新の研究動向や注目論文を取り上げます。前回の記事では、国際学会APS2025にて私が発表した内容の紹介をしました。詳細は以下をご参照ください。
APS2025では、材料特性の分析や第一原理計算の高度化、機械学習ポテンシャルの開発、実験とシミュレーションの融合など、材料探索に関する幅広いテーマが取り上げられました。特に材料分野におけるAI活用の研究は多くの聴講者を集めており、材料分野のビッグトレンドになっていると感じました。本記事では、機械学習ポテンシャルに関する具体的な技術や応用例を通じて、その進展を紹介します。
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こんにちは、量子研究所の鎮西です！ 私は2025年3月28日に開催されたFujitsu Quantum Day 2025 Japanにおいて、量子ニューラルネットワークの学習効率に関する最新の研究成果について発表を行いました。 今回はその内容について解説します。 世界最先端の研究動向だけでなく、量子ニューラルネットワークの中に潜む「美しさ」もお伝えできればと思います。
この成果は、量子機械学習分野における世界最大の国際会議Quantum Techniques in Machine Learning 2024で口頭発表にも採択され、世界的にも高く評価していただきました[1]。 同じ内容で論文[2]も公開していますので、ご興味がある方はそちらもぜひご覧ください。
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