MD-GANによる長時間分子運動予測

MD-GANを用いて短時間の分子運動データから長時間の分子運動を予測した結果を示しています。従来の分子動力学（MD）計算では長時間の挙動を扱うには膨大な計算時間が必要ですが、MD-GANを用いることで短時間のデータから長時間の挙動を高精度に予測することが可能になります。これにより、拡散現象などの長時間スケールの物理現象を効率的に評価できます。

水の平均二乗変位（MSD）を示したグラフです。黒点線がMD計算結果、赤実線がMD-GANによる予測結果を表しています。緑色の短時間領域のデータを学習に用い、白色の長時間領域においても予測結果がMD計算とよく一致していることが確認できます。これにより、MD-GANの高い予測精度が実証されています。