講演情報
[16a-K505-5]機械学習原子間ポテンシャルを用いたフッ酸溶液のシミュレーション
〇久米 世大1,2、Rizka Nur Fadilla1、Harry Handoko Halim1、森川 良忠1 (1.阪大院工、2.SCREEN)
キーワード：
計算化学、機械学習ポテンシャル、フッ酸
半導体産業における表面処理プロセスではフッ化水素は重要な役割を持つ。水溶媒中のフ
ッ化水素は特殊な酸性特性が知られており、濃度に依存した溶媒中の解離状態の理解は非
常に重要である。我々は第一原理計算とグラフニューラルネットワークを用いて機械学習
原子間ポテンシャル（MLIP）を開発した。分子シミュレーションを用いて、溶媒中のフッ
化水素の解離状態を計算し、フッ化水素と水の相互作用を説明する。
ッ化水素は特殊な酸性特性が知られており、濃度に依存した溶媒中の解離状態の理解は非
常に重要である。我々は第一原理計算とグラフニューラルネットワークを用いて機械学習
原子間ポテンシャル（MLIP）を開発した。分子シミュレーションを用いて、溶媒中のフッ
化水素の解離状態を計算し、フッ化水素と水の相互作用を説明する。