株式会社Preferred Networks（本社：東京都千代田区、代表取締役 最高経営責任者：西川徹、プリファードネットワークス、以下、PFN）とENEOS株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：齊藤猛、以下、ENEOS）による共著論文が2022年5月30日に世界的に著名な、査読付きの学術誌Nature Communicationsに掲載され、本日、同誌編集部が特に注目する論文を厳選した「Editor’s Highlights」のAI and Machine Learning（AIと機械学習）部門およびMaterials Science and Chemistry（材料科学と化学）部門に選出されました。

本論文は、材料探索に必要となる汎用的な原子シミュレーションを実現する深層学習技術「PFP」に関するものです。PFNとENEOSが共同開発し、両社による合弁会社Preferred Computational Chemistryが提供する材料探索用の汎用原子レベルシミュレータ Matlantis™ のコア技術として使われています。

PFPは、PFNの深層学習技術とスーパーコンピュータを用いて開発されました。ENEOSの化学技術の知識をベースにPFPの精度向上および用途開発が推進され、エネルギー変換技術、新素材開発をはじめとした多くの材料開発プロジェクトの基盤技術として活用されています。今回Nature CommunicationsのEditor’s Highlightsに選出されたことは、PFPの学術的価値や革新性が世界的に高く評価されたことを示しています。

本論文の筆頭著者でPFNリサーチャーの高本聡による解説ブログはこちら：
材料探索のためのユニバーサルなニューラルネットワークポテンシャル（PFN techブログ）

Nature Communicationsに掲載されている論文（全文無料閲覧可能）はこちら：
Towards universal neural network potential for material discovery applicable to arbitrary combination of 45 elements

Nature Communicationsについて
2010年にオンライン限定の査読付き国際学術誌として創刊。自然科学全般を取り扱うオープンアクセスジャーナルとして、生物学、物理学、化学および地球科学などの領域において学術的価値の高い研究を出版しています。なかでもEditor’s Highlightsは、Nature Communicationsに最近掲載された論文の中から編集部が特に興味深い、あるいは重要であると考えるものを厳選して掲載する特集ページです。様々な研究分野で発表された最も重要な研究を簡単に提供することを目的として作られています。