[7p-N105-1~11] 22.1 Joint Session M "Phonon Engineering"

4:15 PM - 4:30 PM JST(7:15 AM - 7:30 AM UTC)

[7p-N105-11] Prediction of Thermal Properties Using First-Principles Anharmonic Phonon Property Database

〇Masato Ohnishi^1,2, Tianqi Deng³, Pol Torres⁴, Zhihao Xu⁵, Terumasa Tadano⁶, Haoming Zhang³, Wei Nong⁷, Masatoshi Hanai⁸, Zhiting Tian⁹, Ming Hu¹⁰, Xiulin Ruan¹¹, Ryo Yoshida^2,12,13, Toyotaro Suzumura⁸, Lucas Lindsay¹⁴, Alan McGaughey¹⁵, Tengfei Luo⁵, Kedar Hippalgaonkar^7,16,17, Junichiro Shiomi^1,18 (1.Univ. of Tokyo, Eng, 2.ISM, 3.Zhejiang Univ., 4.Eurecat, 5.Univ. of Notre Dame, 6.NIMS, 7.Nanyang Tech. Univ., 8.Univ. of Tokyo, ICT, 9.Cornell Univ., 10.Univ. South Carolina, 11.Purdue Univ., 12.SOKENDAI, 13.RIKEN-TRIP, 14.Oak Ridge Natio. Lab, 15.Carnegie Mellon, 16.A*STAR, 17.Natio. Univ. Singapore, 18.RIKEN-AIP)

Keywords:

phonon,first-principles,database

本研究では、非調和フォノン特性自動計算ワークフロー（auto-kappa）を構築し、6,000件超の非金属・非磁性材料の非調和フォノン特性を解析した。得られたデータを用いて格子熱伝導率を予測するグラフニューラルネットワークを学習させ、高い精度と学習データの増加に伴い予測精度が向上するスケーリング則を確認した。また、モデルを用いた大規模スクリーニングにより、新しい高熱・低熱伝導材料の候補を同定した。