[18a-A21-1~11] 23.1 Joint Session N "Informatics"

10:45 AM - 11:00 AM JST(1:45 AM - 2:00 AM UTC)

[18a-A21-7] Investigation of Training Dataset for Reproducing Ni/Ge interfaces
in a Graph Neural Network Potential

〇(M1)Machika Naito¹, Yusuke Nishimura¹, Takanobu Watanabe¹ (1.Waseda Univ.)

Keywords:

molecular dynamics,machine learning interatomic potential,interface structure

本研究では、Ni/Ge界面において形成されるNiGe化合物の形成を再現できるポテンシャルを、グラフニューラルネットワークモデルAllegroを用いて訓練した。Ni/Ge界面は学習させず、単体の結晶や表面構造、アモルファス、NiGe化合物を学習させた。前回と同様、表面構造の学習の有効性が示された。そして、Allegroは約168分の1の計算時間でNi/Ge界面を再現できることがわかった。