講演情報
[18p-S2_204-4]機械学習ポテンシャルを用いたBaTiO3の誘電率温度依存性の解明
〇中島 大樹1,2、清原 慎2、滝川 敦之1,2、熊谷 悠2,3 (1.東北大院工、2.東北大金研、3.東北大学高等研究機構)
キーワード：
マテリアルズインフォマティクス、機械学習、強誘電体
BaTiO3はキュリー温度近傍で誘電率が急激に変化し、電子部品応用上その温度依存性の平坦化が重要な課題である。本研究では、第一原理分子動力学計算と密度汎関数摂動論により得たデータを用い、誘電応答を直接扱える機械学習ポテンシャルAllegro-polを構築した。その結果、エネルギー、力、分極、分極率などの物理量を第一原理計算と同程度の精度で再現できることを確認した。講演ではこれらの結果を報告する。