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大規模分子動力学における GPU 起動型通信の実践ガイド

NVIDIA は、大規模な分子動力学シミュレーションで効率的に動作する GPU 起動型通信手法の実用的なガイドを公開した。

株式会社Preferred Networksが、機械学習ポテンシャル（MLIP）の研究分野を紹介し、2026年インターン生を募集している。同社は2019年から汎用MLIP「PFP」を開発し、2021年に原子レベルシミュレータ「Matlantis」のコア技術として提供を開始した。

Preferred Networksの森穂高氏らは、高分子の重合・硬化反応を原子レベルでシミュレーションする分子動力学フレームワークを開発した。この手法は機械学習原子間ポテンシャルと時間依存結合ブーストを組み合わせ、反応中間体や界面結合の解析を可能にする。