[25p-61C-1~13] 23.1 Joint Session N "Informatics"

1:00 PM - 1:15 PM JST(4:00 AM - 4:15 AM UTC)

[25p-61C-1] Development of machine learning potentials for mixed Ge-Ni system

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

Keywords:

molecular dynamics,machine learning interatomic potential,interface structure

この研究では、Ge-Ni界面において形成される、ニッケルジャーマナイドの組成を制御できるポテンシャルを、第一原理計算の結果を学習した機械学習ポテンシャルを用いて作成した。Ge-Ni界面は学習させず、単体の結晶や表面構造、異なる組成比のニッケルジャーマナイドを学習させた。エネルギーの誤差は表面構造とNi₂Geを学習させたポテンシャルが一番小さく、MD計算においても表面構造とNi₂Geを学習させたポテンシャルが一番妥当な原子の振る舞いを示した。