[S8] New Materials Science on Nanoscale Structures and Functions of Crystal Defect Cores, V（1）

[S8.13] Machine-learning interatomic potential for predicting atomic structure of grain boundary segregation in α-Al₂O₃

*Tatsuya YOKOI¹, Yu Ogura¹, Katsuyuki Matsunaga^1,2 (1. 名大工、2. JFCC)

Keywords:粒界偏析、Al₂O₃、機械学習型原子間ポテンシャル、第一原理計算

α-Al₂O₃粒界に対するY偏析時の原子構造を特定するため、機械学習原子間ポテンシャルを構築した。予測された原子構造はDFT計算の最安定構造と一致しており、さらに電子顕微鏡観察像とも対応していた。