[S6] S6.New Materials Science on Nanoscale Structures and Functions of Crystal Defect Cores, IV(2)

[S6.24] Machine-learning descriptor and interatomic potential for accurately predicting lattice-defect properties

*Tatsuya YOKOI¹, Masami Uchida¹, Yu Ogura¹, Katsuyuki Matsunaga^1,2 (1. Nagoya University, 2. Japan Fine Ceramics Center)

Keywords:格子欠陥、第一原理計算、機械学習、原子間ポテンシャル

実材料中に存在する多種多様な格子欠陥の原子構造および特性を高精度・高効率で予測するため、機械学習を利用した記述子および原子間ポテンシャルの構築を試みた。