[2E11-2E14] Polymer, oligomer (4)

[2E11] Non-empirical structure determination of Ziegler-Natta catalyst nano structure using machine learning potential

○Hiroki Chikuma¹, Gentoku Takasao¹, Jörg Behler², Toshiaki Taniike¹ (1. Japan Advanced Institute of Science and Technology, 2. Georg August University of Göttinge)

Keywords:Ziegler-Natta catalyst, non-empirical structure determination, neural network

探索アルゴリズムと密度汎関数法（DFT）を組み合わせた非経験的な構造決定は触媒ナノ構造を解明するための有力な手法であるが、系の大規模化に対して探索空間および計算量が増大することによる計算コストの爆発が課題であった。本研究では、Zieglar-Natta触媒を対象としたDFTビッグデータに機械学習を適用することでDFTを代替できるポテンシャルを構築し、計算の高速化を図った。また、構築したポテンシャルによる構造決定を行った。