講演情報
[9a-N304-3]HSE精度ΔラーニングモデルによるCaTiO3の誘電率予測
〇(M2)吉持 幸毅1、Alex Kutana1、陣内 亮典1、旭 良司1 (1.名大工)
キーワード：
機械学習ポテンシャル、グラフニューラルネットワーク、誘電率
PBEsolでトレーニングした回転等価性グラフニューラルネットワークに対して、hybrid functionalであるHSEとの差分を学習したΔラーニングを適用し、HSE精度の誘電率予測モデルを構築することを目的とした。CaTiO3を対象に精度検証を行った結果、差分Δの予測誤差は十分小さくHSE精度で物性評価ができることを確認した。誘電率の温度依存性を評価し、ボルン有効電荷や構造の寄与を解析した。