[18a-A21-1~11] 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

10:45 〜 11:00

[18a-A21-7] グラフニューラルネットワークポテンシャルでNi/Ge界面を再現するための訓練データセットの検討

〇(M1)内藤 真慈¹、西村 祐亮¹、渡邉 孝信¹ (1.早大理工)

キーワード：

分子動力学、機械学習ポテンシャル、界面構造

本研究では、Ni/Ge界面において形成されるNiGe化合物の形成を再現できるポテンシャルを、グラフニューラルネットワークモデルAllegroを用いて訓練した。Ni/Ge界面は学習させず、単体の結晶や表面構造、アモルファス、NiGe化合物を学習させた。前回と同様、表面構造の学習の有効性が示された。そして、Allegroは約168分の1の計算時間でNi/Ge界面を再現できることがわかった。