講演情報
[25p-61C-1]Ge-Ni混合系用の機械学習ポテンシャルの開発
〇内藤 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
この研究では、Ge-Ni界面において形成される、ニッケルジャーマナイドの組成を制御できるポテンシャルを、第一原理計算の結果を学習した機械学習ポテンシャルを用いて作成した。Ge-Ni界面は学習させず、単体の結晶や表面構造、異なる組成比のニッケルジャーマナイドを学習させた。エネルギーの誤差は表面構造とNi2Geを学習させたポテンシャルが一番小さく、MD計算においても表面構造とNi2Geを学習させたポテンシャルが一番妥当な原子の振る舞いを示した。