Presentation Information
[25p-61C-2]Investigation of effective datasets to train neural network interatomic potential for SiO2/Si interfaces
〇Kentaro Hirai1, Kotaro Takematsu1, Takanobu Watanabe1 (1.Waseda Univ.)
Keywords:
molecular dynamics,machine learning interatomic potential,interface structure
近年注目されている機械学習ポテンシャルは、異種材料界面系への適用例が比較的少なく、これは界面構造の訓練データ作成にかかるコストが原因である。我々は、大きな界面構造を訓練データに含めることなく、異種材料界面を再現できる機械学習ポテンシャルの作り方を模索している。本研究ではHigh Dimensional Neural Network Potential（HDNNP）を用い、様々な訓練データセットを用意して、SiO2/ Si界面の構造やエネルギーの再現能力を比較した。