講演情報

9:00 〜 9:15

[1]金属材料に対する汎用ニューラルネットワーク力場の精度検証

*名児耶彰洋¹、渡辺卓¹ (1. PFCC)

機械学習ポテンシャル、分子動力学法、シミュレーション

汎用機械学習原子間ポテンシャルの開発が広く進められている。汎用機械学習力場 Preferred Potential（PFP）を用いて金属材料の界面エネルギーや融点を計算し、DFT文献値や実験値と比較検証した結果を報告する。