講演情報
[9p-S301-2]機械学習ハイブリッドポテンシャル「Tersoff-NN」による第一原理計算データの学習
〇(D)西村 祐亮1、久保田 翔1、竹松 孝太朗1、渡邉 孝信1 (1.早大理工)
キーワード：
機械学習ポテンシャル、第一原理計算
機械学習原子間ポテンシャルは第一原理計算精度の大規模分子動力学計算を実現するが、古典的な原子間ポテンシャルと比べ計算負荷が高く、外挿性能にも課題がある。そこで古典ポテンシャルと機械学習を融合したハイブリッド型ポテンシャルが注目される。本研究では、Tersoffポテンシャルのボンドオーダー計算部を多層パーセプトロンで置き換えたTersoff-NNに第一原理計算データを学習させ、その再現性能を検証した。