[S2] New Materials Science On Nanoscale Structures and Functions of Crystal Defect Cores, I(2)

[S2.25] Elucidating Thermally Insulative Grain Boundary Structures at the Nanoscale: A Computational and Machine-Learning Approach

*Susumu Fujii^1,2,3, Tatsuya Yokoi^3,4, Craig Fisher¹, Hiroki Moriwake^1,2, Masato Yoshiya^1,3 (1. Japan Fine Ceramics Center, 2. National Institute for Materials Science, 3. Osaka Univ., 4. Nagoya Univ.)

Keywords:結晶粒界、熱伝導度、分子動力学法、機械学習、フォノン

多様なMgO粒界の熱伝導を系統的に解析し、かつ粒界近傍の原子配位環境を構造記述子で数値化した。この結果に機械学習を適用し、高精度な熱伝導度予測モデルの構築と低熱伝導化に寄与する粒界構造の特定に成功した。