[S1] S1 界面ナノ構造と機能の材料科学 II

15:35 〜 15:55

[S1.11] 機械学習ポテンシャルによる酸素空孔周辺構造とその形成エネルギー予測

○滝川 敦之^1,2、清原 慎²、熊谷 悠² (1. 東北大学大学院 工学研究科、2. 東北大学 金属材料研究所)

キーワード：

機械学習ポテンシャル、酸素空孔、欠陥形成エネルギー

酸素空孔は金属酸化物の機能を支配する基本的な点欠陥である。本研究では汎用機械学習ポテンシャルSevenNet-Omniを937種の酸化物の中性酸素空孔の緩和トラジェクトリでfine-tuningし、形成エネルギーと緩和構造を同一ポテンシャルから一貫して高速推定する枠組みを構築した。従来の回帰手法を上回る精度を達成した。