[24a-12F-1~11] 15.7 Crystal characterization, impurities and crystal defects

10:00 AM - 10:15 AM JST(1:00 AM - 1:15 AM UTC)

[24a-12F-5] Total energy prediction for Si−O binary structures based on a linear-regression machine-learning model

〇Yusuke Noda¹, Eiji Kamiyama^1,2, Hiroya Iwashiro², Koji Sueoka¹ (1.Okayama Pref. Univ., 2.GlobalWafers Japan Co., Ltd.)

Keywords:

silicon,silica,first-principles calculation

近年，密度汎関数理論（DFT）に基づく第一原理計算を機械学習モデルに置き換える機械学習原子間ポテンシャル計算が様々な分野で活用されている．本研究では，既存手法とは異なる機械学習モデルを用いた原子間ポテンシャル手法の開発を目指すため，Si−O二元系の結晶構造の全エネルギー予測を例に，PLS機械学習モデルの予測精度を検証する．当日の発表では，構築した機械学習モデルの解析結果について紹介する．