【予告編】GPU で拓く未来のシミュレーション —— シリコン薄膜 × フェムト秒レーザー
要約：これまで困難だった「シリコン薄膜にフェムト秒レーザーを照射し、原子レベルで穴が形成される過程」を、DeepMD + LAMMPS + GPUサーバーという最新スタックで再現する試みが始まりました。この記事は本編シリーズの予告編です。
TL;DR：「現実には絶対に観測できない瞬間」を GPU によるシミュレーションで可視化。その迫力と実用価値をお届けします。
1. 誰も見たことのない現象を映像化する
シリコン薄膜にフェムト秒レーザーを照射すると、わずか数百フェムト秒の間に原子が弾き飛ばされ、穴が形成されます。
これまでの理論や実験では「起きる」ことは分かっても、その ダイナミクス を再現するのはほぼ不可能でした。
しかし今、GPU を活用した新しいアプローチで、その瞬間を映像化できるようになったのです。
2. これまでの壁 —— なぜ不可能だったのか？
- 第一原理分子動力学（DFT-MD）はサイズ・時間スケールの制約が大きすぎた
- 古典ポテンシャル（Tersoff 等）はレーザー誘起の非平衡現象を正しく記述できなかった
結果として「穴が空くシーン」を原子スケールで追いかけることは夢物語でした。
3. DeepMD が開いた突破口
Deep Potential Molecular Dynamics (DeepMD) は、第一原理計算（Quantum ESPRESSO）で生成したデータをディープラーニングで学習し、現実的な時間・サイズでの分子動力学を可能にします。
これにより、従来の 1,000 ステップ級の制約を超え、数百万ステップにわたるシミュレーションを GPU で実行できるようになりました。
4. 実用的価値とインパクト
- 半導体加工：EUV を超える次世代微細加工の理解
- 光応答材料：耐レーザー性や新規設計への応用
- 教育・可視化：研究室や展示で「原子の世界」を直感的に伝えられる
つまり「派手で人目を引く」だけでなく、「研究・産業的に意味がある」テーマなのです。
5. GPU サーバーの役割
今回の挑戦は A100 80GB ×4GPU サーバーを用いて進めています。
本編記事では、ここで得られた計算時間を基準に、H200 NVL 4GPU / 8GPU でどれだけ短縮されるかを比較推定します。
6. 次回予告
次回からは、以下の順に詳細を公開していきます。
- Quantum ESPRESSO による学習データ生成
- DeepMD による学習とモデル構築
- LAMMPS による本番シミュレーションと映像化
図1: フェムト秒レーザー照射によって穴が形成されるシーンを CG イメージ化（GPUシミュレーションを基に可視化予定）
お問い合わせ・ご相談：H200 NVL GPU サーバーの導入、シミュレーション環境構築、可視化支援までサポートいたします。お気軽にご連絡ください。
