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概要 2021年7月のMatlantis 提供開始以来、その中核技術である機械学習原子間ポテンシャル(Machine Learning Interatomic Potential, MLIP)「Matlantis PFP」[1] は、継続的なアップデートを通じて進化を続けてきました。
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。