講演情報
[P130]第⼀原理計算に基づく機械学習ポテンシャルによるタングステン中欠陥-⽔素相互作用の解明
○野口 湧喜1、加藤 太治2,1、佐藤 絋一3 (1. 九州大学、2. 核融合科学研究所、3. 鹿児島大学)
キーワード：
核融合炉材料、照射欠陥、タングステン、機械学習
熱核融合炉のダイバータにおいて，プラズマ対向材料であるタングステン中の欠陥集合体と水素の相互作用を明らかにするため，DFT計算を教師データとしたon-the-fly機械学習ポテンシャルを構築し，精度よくDFTの結果を予測できることを示した
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