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Machine Learning Nonadiabatic Dynamics: Eliminating Phase Freedom of Nonadiabatic Couplings with the State-Interaction State-Averaged Spin-Restricted Ensemble-Referenced Kohn-Sham Approach

（非アディアバティック結合の位相自由度を排除する機械学習非断熱ダイナミクス）

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田中専務

拓海先生、最近社内で「非断熱ダイナミクスを機械学習で扱えるようにする論文」が話題になりましてね。正直、何がそんなに凄いのか掴めておりません。要点を噛み砕いて教えていただけますか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！まず結論です。今回の論文は、非断熱（nonadiabatic）という難しい領域で生じる位相の不確かさ（phase freedom）を回避する方法を示し、機械学習モデルで安定に学習できるようにした点が革新的ですよ。

田中専務

位相の不確かさ、ですか。いやあ、化学の専門用語は門外漢で。我々にとっては結局、開発投資に見合う成果が出るかが重要です。これって要するに、学習がブレずに実務で使えるモデルになりやすいということですか?

AIメンター拓海

その通りです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要点を三つにまとめます。第一に、従来は

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

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