講演情報
[18a-PA1-5]機械学習原子間ポテンシャルを用いたタングステンブロンズ型反強誘電体の電場誘起相転移の解析
〇阿部 穂高1、安原 颯1、保科 拓也1 (1.東京科学大学)
キーワード：
機械学習原子間ポテンシャル、誘電体、反強誘電体
反強誘電体は電場誘起相転移により巨大な分極応答を示すことからエネルギー貯蔵キャパシタへの応用が期待されている。中でもタングステンブロンズ型構造を有するK2NdNb5O15系化合物は優れた蓄電特性を示すが、その構造の複雑さから分極応答の機構が明らかになっていない。本研究では、機械学習により第一原理計算のサロゲートモデルを構築し、分子動力学法へ適用することで本物質の電場誘起相転移のメカニズムを原子レベルで解析した。