FLARE (Fast Learning of Atomistic Rare Events)

このコードは、ガウス過程手法に基づいて機械学習用の原子間ポテンシャルを作成することを目的としている。そのポテンシャルは、LAMMPSやASEなどのMDエンジンと組み合わせて使用可能である。ガウス過程自体は、回帰タスクに適したノンパラメトリックな確率モデルであり、予測の不確実性を測定することができるため、アクティブラーニングスキームを実現可能である。アクティブラーニングスキームでは、モデルが最も情報量の多いデータポイントを積極的に選択して学習し、モデルの予測が信頼できない原子構成空間の領域を効率的に見つける。このタスクには、FLAREコードを第一原理計算コードと組み合わせることが可能であり、そのインターフェースはASE（例：VASPやQuantum Espresso）で既に利用可能である。