[17p-P04-1~10] 23 合同セッションN「インフォマティクス応用」（ポスター）

[17p-P04-1] グラフニューラルネットワークポテンシャルを用いた蓄電池用安定負極材料の安定性予測

〇多田 幸平^1,2、尾崎 弘幸²、清林 哲² (1.大阪大基礎工、2.産総研)

キーワード：

ニューラルネットワークポテンシャル、リチウムイオン電池、ナトリウムイオン電池

密度汎関数理論に基づく第一原理計算（DFT計算）は、蓄電池材料開発において広く利用されている。一方で、DFT計算の計算コストの制約により、カチオンミキシングによる安定性評価など、組成数が膨大な系を網羅的に検討できない。本研究では、蓄電池用の安定負極材料に関して、Liカチオンミキシングが構造安定性に与える影響を深層学習ポテンシャル（M3GNET, CHGNET）により算出可能であるかを議論した。