はじめに

odatse-aenet とは

odatse-aenet は、機械学習ポテンシャル AENET (Atom-centered Neural Network) を ODAT-SE (Open Data Analysis Tool for Science and Engineering) フレームワークと統合するためのソルバーモジュールです。

ODAT-SE が提供する最適化アルゴリズムを用いて、AENET で構築した機械学習ポテンシャルによるエネルギー計算を行い、エネルギーが最小となる原子構造パラメータ（結合距離など）を探索できます。

利用可能なアルゴリズム

ODAT-SE フレームワークでは、以下のアルゴリズムが利用可能です:

• Nelder-Mead 法 (minsearch)

• グリッド探索法 (mapper)

• ベイズ最適化 (bayes)

• レプリカ交換モンテカルロ法 (exchange)

• ポピュレーションアニーリングモンテカルロ法 (pamc)

本パッケージの構成

• AenetSolver: ODAT-SE のソルバークラスとして AENET predict.x を実行し、エネルギー計算を行います。

開発者

• 谷田秀哉 （鳥取大学大学院 持続性社会創成科学研究科） --- 初期コード開発（修士論文）

• 星健夫 （核融合科学研究所） --- ODAT-SE 共同開発、研究指導

• 吉見一慶 （東京大学物性研究所） --- コード整理・パッケージ化

ライセンス

本ソフトウェアは Mozilla Public License 2.0 (MPL-2.0) のもとで公開されています。

引用

ODAT-SE を利用した研究成果を公表する際は、以下の文献を引用してください:

Y. Motoyama, K. Yoshimi, I. Mochizuki, H. Iwamoto, H. Ichinose, and T. Hoshi, "Data-analysis software framework 2DMAT and its application to experimental measurements for two-dimensional material structures", Computer Physics Communications 280, 108465 (2022).