[G] Computational Materials Science / Data Science I

[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。