[9a-N304-1~11] 18.1 マテリアルズインフォマティクス

11:45 〜 12:00奨励賞エントリー

[9a-N304-11] 汎用機械学習ポテンシャルによるイオン結合性固溶体の構造スクリーニング

〇(D)酒井 拓¹、市場 友宏¹、前園 涼²、本郷 研太³ (1.北陸先端大、2.東京科学大、3.北陸先端大計算セ)

キーワード：

固溶体、第一原理計算、機械学習ポテンシャル

元素添加による固溶体形成は材料特性の調整に有効だが、
添加元素配置の組合せは膨大であり、第一原理計算による
網羅的計算は困難である。そこで、事前構造スクリーニング
により計算対象を削減する方策が重要となる。本研究では、
汎用機械学習ポテンシャルの適用に注目した。共有結合結晶
・金属結晶で得た知見を踏まえ、イオン結晶性固溶体への
適用結果を示し、汎用的かつ高精度な構造スクリーニングの
実現可能性を議論する。