[7p-N105-1~11] 22.1 合同セッションM 「フォノンエンジニアリング」

16:15 〜 16:30

[7p-N105-11] 第一原理非調和フォノン特性データベースを用いた熱物性予測

〇大西 正人^1,2、Deng Tianqi³、Torres Pol⁴、Xu Zhihao⁵、只野 央将⁶、Zhang Haoming³、Nong Wei⁷、華井 雅俊⁸、Tian Zhiting⁹、Hu Ming¹⁰、Ruan Xiulin¹¹、吉田 亮^2,12,13、鈴村 豊太郎⁸、Lindsay Lucas¹⁴、McGaughey Alan¹⁵、Luo Tengfei⁵、Hippalgaonkar Kedar^7,16,17、塩見 淳一郎^1,18 (1.東大工、2.統数研、3.Zhejiang Univ.、4.Eurecat、5.Univ. of Notre Dame、6.物材研、7.Nanyang Tech. Univ.、8.東大情基、9.Cornell Univ.、10.Univ. South Carolina、11.Purdue Univ.、12.SOKENDAI、13.理研TRIP、14.Oak Ridge Natio. Lab、15.Carnegie Mellon、16.A*STAR、17.Natio. Univ. Singapore、18.理研AIP)

キーワード：

フォノン、第一原理、データベース

本研究では、非調和フォノン特性自動計算ワークフロー（auto-kappa）を構築し、6,000件超の非金属・非磁性材料の非調和フォノン特性を解析した。得られたデータを用いて格子熱伝導率を予測するグラフニューラルネットワークを学習させ、高い精度と学習データの増加に伴い予測精度が向上するスケーリング則を確認した。また、モデルを用いた大規模スクリーニングにより、新しい高熱・低熱伝導材料の候補を同定した。