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クラウドベースの“汎用原子シミュレーター” PFNの深層学習モデルで数万倍の高速計算
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クラウドベースの“汎用原子シミュレーター” PFNの深層学習モデルで数万倍の高速計算
この記事は新野淳一氏のブログ「Publickey」に掲載された「汎用原子レベルシミュレーター「Matlantis」... この記事は新野淳一氏のブログ「Publickey」に掲載された「汎用原子レベルシミュレーター「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日掲載)を、ITmedia NEWS編集部で一部編集し、転載したものです。 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ー「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。 最大の特徴は、物理シミュレーター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