汎用原子レベルシミュレータ「Matlantis」がクラウドサービスで登場。原子スケールで材料の挙動を再現、深層学習モデルで計算を数万倍に高速化。Preferred Networksの関連会社「PFCC」から

2021年7月7日

株式会社Preferred NetworksとENEOS株式会社の共同出資で設立された株式会社Preferred Computational Chemistry(以下PFCC)は、汎用原子レベルシミュレータ 「Matlantis」(マトランティス)をクラウドサービスとして提供開始したことを発表しました

fig

Matlantisは、原子スケールで材料の挙動を再現することで大規模な材料探索を効率的に行うことができる汎用原子レベルシミュレータです。

fig2 Matlantisの画面

最大の特徴は、物理シミュレータに深層学習モデルを組み込むことで、計算スピードを従来の数万倍に高速化したこと。

ENEOSの事例では、従来であれば20年ぐらいかかる計算をわずか1週間で終えることができたと紹介されています。

さらに未知の材料を含む、分子や結晶などの任意の原子の組み合わせでシミュレーションが可能なため、領域を限定しないさまざまな物質への適用も可能。現在は55の元素をサポートしており、今後さらに拡大予定としています。

Matlantisはクラウドサービスとして提供されるため、Webブラウザからすぐシミュレーションによる材料探索が可能です。

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Junichi Niino(jniino)
IT系の雑誌編集者、オンラインメディア発行人を経て独立。2009年にPublickeyを開始しました。
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