方針アップデート：本シリーズの最終ゴール（LLZO短絡／デンドライト問題にAI-MDで迫る）は維持したまま、まずは LLZO粒界におけるLi偏析・集積（短絡の前駆現象） を優先して解析します。

これまで進めてきた QE →（DFTデータ）→ ML-IAP（Allegro/NequIP）→ LAMMPS（AI-MD）→ 可視化 のパイプラインはそのまま流用でき、既存記事の内容も粒界編に直結します。

なぜ「粒界×Li偏析」を先にやるのか

LLZO/Li界面で“デンドライト成長そのもの”を狙う場合、状態空間が広く（界面状態、温度、応力、欠陥、表面被覆、サンプリングの多様性など）、初手から「再現性の高い定量結果」まで到達するハードルが高くなりがちです。

一方で、短絡に至るまでには「前駆現象」が存在し得ます。そこで本シリーズでは、現象を段階分解して、まずは電解質側で比較的“確実に評価できる”テーマから最短で攻めます。

粒界編で出す成果（KPI）

1) 絵として見せる（“回せる3D”の主役）

• 粒界近傍の Li濃度ヒートマップ（時間発展）
• Li集積（クラスター）の出現条件（温度／粒界種／欠陥など）
• bulk と粒界での 拡散経路の違い（3Dで直感的に）

2) 数字として示す（比較できる定量KPI）

• bulk vs grain boundary の 拡散係数 D(T)
• 活性化エネルギー Ea（Arrheniusフィット）
• （任意）Nernst–Einstein による イオン伝導度 σ 推定
• （任意）粒界種類・欠陥種類・歪み条件ごとの 偏析の強さの比較

粒界は「巨大セル × 長時間 × 条件スイープ」が効くため、4GPU/8GPUのスループット差を成果として見せやすい題材です。

ワークフロー（QE → Allegro/NequIP → LAMMPS）

1. Quantum ESPRESSO でDFTデータ（構造・エネルギー・力・応力）生成
2. データを extxyz 等へ変換（学習用データセット化）
3. Allegro/NequIP で学習（必要なら不確かさを見て追加DFTへ）
4. LAMMPS（Kokkos） で大規模AI-MD（粒界を含む巨大セル・長時間）
5. 解析（MSD→D→Ea、局所解析、クラスター解析）＋ 回せる3D で共有

新ロードマップ（界面編は後続として維持）

【最終ゴール】
LLZO短絡（デンドライト/フィラメント）を、AI-MD（QE→Allegro→LAMMPS）で
「再現性あるKPI」と「回せる3D」で説明できる状態にする

        ┌────────────────────────────────────────┐
        │ 共通パイプライン：QE → ML-IAP → LAMMPS → 3D │
        └────────────────────────────────────────┘
                           │
                           │（まず“確実に出る前駆現象”から）
                           ▼
┌───────────────────────────────────────────────────┐
│ Track-GB（優先）：LLZO粒界×Li偏析（前駆現象）                         │
│  EpGB0-R：粒界モデル構築・DFTサンプリング方針                           │
│  EpGB1-R：Allegro学習（不確かさ→追加DFTの回し方）                       │
│  EpGB2-R：LAMMPS大規模MD（偏析・拡散D/Ea/σ、回せる3D）                   │
└───────────────────────────────────────────────────┘
                           │
                           │（粒界で得た知見を“界面の短絡シナリオ”へ接続）
                           ▼
┌───────────────────────────────────────────────────┐
│ Track-IF（後続）：LLZO/Li界面（長時間MD、温度・被覆率・ひずみ）             │
│  既存記事群の拡張として継続（ただし公開順序は粒界編を優先）               │
└───────────────────────────────────────────────────┘
      

シリーズ目次（更新版）

既存：界面編＋パイプライン構築（これまでの記事）

• Ep0-R｜DeepMDからML-IAP（Allegro）へ（世代交代）
• Ep1-R｜LLZO/Li界面構築とDFTデータ生成
• Ep2-R｜GPU最適化QEとAllegro学習（H200 NVLへ）
• Ep3-R｜LAMMPS(Kokkos)×ML-IAP(Allegro)：LLZO/Li界面の大規模AI-MDと3D可視化
• 補足｜Li vs LLZO DOS比較（Quantum ESPRESSO）
• 補足｜LLZO中のLiイオン経路3D可視化（QE＋DeepMD＋LAMMPS）

新設：粒界編（ここから公開していく）

• EpGB0-R（予定）：LLZO粒界モデル構築とDFTサンプリング方針
• EpGB1-R（予定）：Allegro学習（不確かさ→追加DFT→再学習）
• EpGB2-R（予定）：LAMMPS大規模AI-MD（偏析・拡散KPI・回せる3D）

次回予告：EpGB0-R の想定内容

次回（EpGB0-R）は、粒界×Li偏析に必要な「最小の設計図」をまず公開します。

• 対象とする粒界の選び方（まずは2〜3種類に絞る）
• DFTサンプリング設計（どの構造を、どの温度・どの条件で取るか）
• 学習データの“漏れ”を減らすための注意点（前処理・ラベル・分割）
• LAMMPS側の解析項目（MSD、局所MSD、クラスター、粒界近傍だけの統計）