[S4] S4.New Materials Science On Nanoscale Structures and Functions of Crystal Defect Cores, III(2)

[S4.35] Accurate prediction of segregation site of Hf ions at Al₂O₃ grain boundaries: An artificial-neural-network interatomic potential study

*Akihiro HAMAJIMA¹, Tatsuya YOKOI², Yu OSHIMA², Katsuyuki MATSUNAGA^2,3 (1. 名大工(院生)、2. 名大工、3. JFCC)

Keywords:人工ニューラルネットワーク(ANN)原子間ポテンシャル、第一原理計算、Al₂O₃(アルミナ)、粒界偏析、機械学習

Al₂O₃粒界のHf偏析構造を高速・高精度に予測するため、第一原理計算から得られる系のエネルギー、原子にかかる力を学習させた人工ニューラルネットワーク原子間ポテンシャルを構築し、粒界偏析構造の予測を行った。