[8a-N306-1~11] 12.2 評価・基礎物性

9:30 〜 9:45奨励賞エントリー

[8a-N306-3] 9元高エントロピー合金における機械学習力場の構築と構造予測への応用

〇原 幸佑¹、加藤 日向¹、大戸 達彦¹、君塚 肇¹ (1.名大院工)

キーワード：

機械学習力場、高エントロピー合金

本研究では、TiZrNbMoCrCoNiMnFeからなる9元高エントロピー合金に対し、第一原理計算に基づき4種の機械学習力場（MLFF）を構築し、その精度を比較した。結果、GAP-SOAPが最も高い精度を示した。さらに、構築した力場を用いて動径分布関数を算出したところ、大規模系や元素種を限定した系に対しても高い再現性を示し、GAP-SOAPの優れた汎化性能と構造解析への有用性が確認された。