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第一原理分子動力学データを用いて、深層学習による高精度な原子間ポテンシャルを生成するソフトウェア。DeePMDモデルにより、密度汎関数法（DFT）精度の分子動力学シミュレーションを大幅に高速化できる。LAMMPSなどの分子動力学コードと連携することができ、大規模系や高温高圧条件下での材料挙動解析、新材料探索などにも広く応用可能。