MolCryst-MLIPs: 分子結晶向けの機械学習による原子間ポテンシャルデータベース

arXiv cs.LG / 2026/4/16

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要点

MolCryst-MLIPs は分子結晶向けのオープンな MLIP（Machine-Learned Interatomic Potentials）データベースで、初回リリースとして 9 つの分子結晶系（例：Benzamide、Benzoic acid など）に対するモデルとデータセットを公開しています。
自動機械学習パイプライン（AMLP）を用いて、参照データ生成から学習・検証までを再現可能かつ使いやすい形で一貫して整備した開発フローが提示されています。
MACE-MH-1（omol head）を基盤に各系へ fine-tuning した結果、全系平均でエネルギー MAE が 0.141 kJ/mol/atom、力 MAE が 0.648 kJ/mol/Å という性能が報告されています。
分子動力学シミュレーションによるエネルギー保存、P2 の配向秩序パラメータ、動径分布関数（RDF）などで動力学的安定性と構造の健全性を評価し、検証済み MLIP としての実用性を示しています。
公開されたモデルとデータセットは、異なる熱力学条件下での分子結晶の多形（polymorphism）を対象とした本番級 MD シミュレーションに向けて拡張・活用可能な基盤として位置付けられています。