[P] P56~P64

[P57] NNP特徴量の導入によるHEA相予測AI開発に関する研究

*三木 諒太郎¹、増田 周弥^1,3、高桑 達哉³、原嶋 庸介^1,2、高須賀 聖五¹、高山 大鑑^1,2、藤井 幹也^1,2,4 (1. 奈良先端大、2. 奈良先端大DSC、3. 住友電気工業株式会社、4. 奈良先端大CMP)

キーワード：

High Entropy Alloy、Neural Network Potential

本研究ではニューラルネットワークポテンシャルを用いてハイエントロピー合金の混合エンタルピーを算出し、それらを特徴量とした相予測の機械学習モデルを提案する。相情報は降伏強度や引張特性と関連している。