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4:05 PM - 4:25 PM JST(7:05 AM - 7:25 AM UTC)

[S8.13]Machine-learning interatomic potential for predicting atomic structure of grain boundary segregation in α-Al₂O₃

*Tatsuya YOKOI¹, Yu Ogura¹, Katsuyuki Matsunaga^1,2 (1. 名大工、2. JFCC)

粒界偏析,Al₂O₃,機械学習型原子間ポテンシャル,第一原理計算

α-Al₂O₃粒界に対するY偏析時の原子構造を特定するため、機械学習原子間ポテンシャルを構築した。予測された原子構造はDFT計算の最安定構造と一致しており、さらに電子顕微鏡観察像とも対応していた。