H200 NVL: QE + ML-IAP + LAMMPS（LLZO Li-ion path 3D）

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TL;DR

• QE（DFT）→ ML-IAP（例：DeepMD/NequIP/Allegro）→ LAMMPS（AI-MD）で、LLZO中の Liイオン移動を追う流れを整理します。
• 本当に重要なのは「速さ」だけでなく、再現性（Runbook/受け入れテスト）と解析パイプラインです。
• 3Dの“イオンパス”可視化まで含めて、研究サイクルが回る状態を目指します。

このページで得られること

• QE→学習→LAMMPS→解析 の最小構成
• AI-MDの“最低限の完走確認”ポイント
• 解析（拡散/軌跡/3D可視化）へ繋げる導線

最小パイプライン（全体像）

1. QEでDFTデータ生成（構造/エネルギー/力/応力）
2. 学習データ整形（extxyz等）
3. ML-IAP学習（小規模で完走→本学習）
4. LAMMPSでAI-MD（最小入力で完走確認）
5. 解析：軌跡、拡散、3D可視化（必要に応じて）

典型的なチェック観点（メモ）

• 学習：単位・原子種・応力有無の整合、外れ値
• AI-MD：温度/タイムステップ、安定性（爆発しないか）
• 解析：トラジェクトリ管理、再現条件（seed/バージョン）固定

関連

• Research: LAMMPS
• Research: Training
• Ep2: QE GPU + Allegro training（H200 NVL）
• Solutions（Founding 5 / H200 NVL）

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