物理情報に基づくアクティブラーニングによる量子化学シミュレーションの高速化

物理情報に基づくアクティブラーニングを用いることで、データ効率的で堅牢な機械学習ポテンシャルを構築できる。これにより、振動スペクトルのシミュレーション、コンフォーマー探索、反応メカニズムの解析などの量子化学シミュレーションを大幅に高速化できる。