講演情報
[P44]学習可能な構造記述子を用いたANN原子間ポテンシャルの高精度化
*内田 匡美1、横井 達矢2、小椋 優2、松永 克志2,3 (1. 名大工(院生)、2. 名大工、3. JFCC)
キーワード：
機械学習、構造記述子、第一原理計算、格子欠陥
ANN原子間ポテンシャル高精度化のためにANNに基づく学習可能な構造記述子を構築した．学習の結果，多様な格子欠陥を含むSi単元系のデータセットに対し，従来手法の約2/3以下の平均絶対誤差が得られた．
機械学習、構造記述子、第一原理計算、格子欠陥