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pfpoly: uMLIPと反応加速を組み合わせたReady-to-Useな高分子反応シミュレータ

Preferred Networksの森穂高氏らは、ユニバーサル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た高分子重合・硬化反応の分子動力学シミュレーション手法を提案した。この手法は、実験では観測困難な反応中間体や界面結合を原子レベルで追跡可能にする。

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。