[8a-N306-1~11] 12.2 Characterization and Materials Physics

9:30 AM - 9:45 AM JST(12:30 AM - 12:45 AM UTC)Presentation by Applicant for JSAP Young Scientists Presentation Award

[8a-N306-3] Construction and Application to Structure Prediction of Machine Learning Force Fields for 9-Element High Entropy Alloys.

〇Kosuke Hara¹, Hyuga Kato¹, Tatsuhiko Ohto¹, Hajime Kimizuka¹ (1.Nagoya Univ.)

Keywords:

machine learning force field,high entropy alloy

本研究では、TiZrNbMoCrCoNiMnFeからなる9元高エントロピー合金に対し、第一原理計算に基づき4種の機械学習力場（MLFF）を構築し、その精度を比較した。結果、GAP-SOAPが最も高い精度を示した。さらに、構築した力場を用いて動径分布関数を算出したところ、大規模系や元素種を限定した系に対しても高い再現性を示し、GAP-SOAPの優れた汎化性能と構造解析への有用性が確認された。