講演情報
[8p-P11-5]機械学習分子動力学シミュレーションによるSrTiO3の酸素欠陥の形成エネルギーの予測
〇西口 和孝1,2、山本 崚太2、山崎 周1、松村 直樹1、吉本 勇太1、天能 精一郎2、坂井 靖文1 (1.富士通、2.神戸大工)
キーワード：
ニューラルネットワークポテンシャル、形成エネルギー、酸素欠陥
能動学習を用いたNNP構築フレームワークであるGeNNIP4MDを用いてSrTiO3の酸素欠陥の形成エネルギーをNNP-MDシミュレーションで予測した。我々は精度検証のために異なるデータセット (Dataset 1, 2 3) を用いてNNPモデルを構築した。NNP-MDで予測された酸素欠陥の形成エネルギーは、酸素欠陥のデータセットが考慮されればDFT計算の結果を高精度に再現した。特に、DFT計算が困難なスーパーセルサイズ(5×5×5) においてもNNP-MDはDFTの外挿値を良く再現する。