# 論文概要 E(3)同変ニューラルネットワークを用い分子内原子特性を予測する機械学習原子間ポテンシャル Allegroの、精度と推論時間の2つを目的関数とした多目的ハイパーパラメータ最適化を適用。さらに量子古典ハイブリッド層を追加したものなどを示した # 論文を理解する上で重要な図など <img width="561" height="316" alt="Image" src="https://github.com/user-attachments/assets/abdab760-7d4d-4194-bced-0a18f30ecc31" /> <img width="793" height="904" alt="Image" src="https://github.com/user-attachments/assets/1ed2683c-3e34-4478-9520-4a61ef859121" /> <img width="702" height="383" alt="Image" src="https://github.com/user-attachments/assets/baf0027f-c61c-4742-95ae-f22fd94d2217" /> <img width="940" height="354" alt="Image" src="https://github.com/user-attachments/assets/7e3e4851-017d-429c-8d6c-cab247fbbceb" /> # 論文リンク [https://arxiv.org/abs/2602.16908](https://t.co/UtAM0Fjnqg)