[3O01-06] 被覆管材料1

11:30 〜 11:45

[3O06] 機械学習に基づく原子力用SiC材料ポテンシャル関数の開発

*王 抱朴¹、祝 梁帆¹、陳 昱婷¹、岩切 宏友²、森下 和功¹ (1. 京大、2. 琉大)

キーワード：

SiC材料、第一原理計算、機械学習、ポテンシャル関数、照射損傷

SiC材料は多くの点で優れた特性を持っており、原子力材料として開発と検証が進められている。原子炉内の環境がSiC材料に及ぼす影響を研究するため、分子動力学法を用いて材料の照射損傷挙動を分析できる。しかし、分子動力学法の信頼性は使用される原子間ポテンシャル関数の精度に依存している。第一原理計算は高い精度を提供できるが、計算速度と体系の大きさの向上が必要である。一方、人工知能技術の発展に伴い、機械学習方法はデータの計算速度と規模を向上させることができる。それにより、本研究は第一原理計算と機械学習方法を結合し、第一原理計算のデータをニューラルネットワークに入力して訓練と検証を行い、高精度なポテンシャル関数を開発し、SiC材料照射損傷の分子動力学シミュレーションに活用することを目指す。