日本金属学会2024年秋期(第175回)講演大会

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一般講演

11.Computational Science » Computational Science

[G] Computational Materials Science / Data Science I

Thu. Sep 19, 2024 9:00 AM - 12:00 PM Room A (A001 basement 1st floor Building A Center for Education in Liberal Arts and Sciences)

Chair:Yoshihiro Gohda

9:00 AM - 9:15 AM

[1] Validation of a Universal Machine Learning Potential for Metallic Materials

*Akihiro Nagoya1, Taku Watanabe1 (1. PFCC)

Keywords:機械学習ポテンシャル、分子動力学法、シミュレーション

汎用機械学習原子間ポテンシャルの開発が広く進められている。汎用機械学習力場 Preferred Potential(PFP)を用いて金属材料の界面エネルギーや融点を計算し、DFT文献値や実験値と比較検証した結果を報告する。

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