日本金属学会2023年秋期(第173回)講演大会

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ポスターセッション

11.Computational Science » Computational Science

[P] P37~P45

Tue. Sep 19, 2023 1:00 PM - 2:30 PM Hall, 1st Flr. at "TOYAMA Jiyukan " (Hall, 1st Flr. at "TOYAMA Jiyukan ")

1:00 PM - 2:30 PM

[P44] Trainable atomic descriptor for improving predictive ability of artificial-neural-network interatomic potential

*Masami UCHIDA1, Tatsuya YOKOI2, Yu OGURA2, Katsuyuki MATSUNAGA2,3 (1. 名大工(院生)、2. 名大工、3. JFCC)

Keywords:機械学習、構造記述子、第一原理計算、格子欠陥

ANN原子間ポテンシャル高精度化のためにANNに基づく学習可能な構造記述子を構築した.学習の結果,多様な格子欠陥を含むSi単元系のデータセットに対し,従来手法の約2/3以下の平均絶対誤差が得られた.

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