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活用事例

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Classical Simulation vs MACE

概要

Classical Simulation と MACE をどう使い分けるか

大量候補の探索は古典力場、重点候補の再評価は MACE という段階的運用を具体化する事例です。

Classical Simulation は、多数候補の相対比較や長時間スケールのダイナミクス評価を高速に回す用途に向いています。一方で MACE Learned Potential は、同程度の系サイズや時間スケールを保ちながら、量子力学に近い精度を狙える点が特長です。
実務では、最初からすべてを高精度計算へ置き換えるのではなく、まず古典力場で広く探索し、有望候補や判断が割れる候補だけを MACE で深掘りする流れが現実的です。計算コストと精度要求のバランスをどう設計するかが、このパッケージの使い所になります。
例えば、吸着構造の安定順位、局所配位の違い、拡散経路上の配置差、ポリマー鎖の配座差などで、古典力場の近似だけでは見落としやすい差分がないかを確認する用途が考えられます。
この事例は、Base を共通の表示・管理基盤として使いながら、Classical Simulation Solver Pack と MACE Learned Potential の役割分担を明確にすることを目的としています。

比較

比較時に見るべき観点

同じ候補群を二つの手法で流したとき、どこに差が出るかを整理します。

  • 緩和後構造の差分 吸着高さ、局所結合距離、層間距離、配位変化などを比較すると、近似の違いがどこに効いているかを把握しやすくなります。
  • 候補順位の安定性 古典力場で有望だった候補が MACE でも上位に残るか、順位逆転が起きるかを確認すると、初期スクリーニングの信頼性を判断できます。
  • コストに対する精度効果 候補数、系サイズ、必要精度に応じて、どの段階で MACE へ切り替えるのが妥当かを見極める材料になります。
  • 結果解釈の一貫性 同一環境で構造と結果を見比べられると、差分が物理的な傾向なのか設定差なのかを切り分けやすくなります。運用のしやすさも重要な比較軸です。

活用

想定される運用フロー

まず Classical Simulation で多数候補の構造緩和や短時間ダイナミクスを行い、エネルギー順位や不安定候補を粗く仕分けします。この段階では計算速度を優先し、探索空間を広く取ることが重要です。
次に、順位が接近している候補、局所構造差が効きそうな候補、実験結果との整合確認が必要な候補に対して MACE を適用し、高精度側で再評価します。これにより、全件を重い手法で回すよりも現実的な計算計画を組めます。
Molecular Mechanics Package は、この二段階運用を一つの解析基盤で回せる点に価値があります。『大量探索は古典、重要候補は MACE』という実務的な分担を、材料設計フローへ落とし込みやすい事例です。

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