[S8] New Materials Science on Nanoscale Structures and Functions of Crystal Defect Cores, V（2）

[S8.23] Machine Learning Prediction of Charged Oxygen Vacancy Formation Energy

*Chisa Shibui¹, Shin Kiyohara², Yu Kumagai² (1. School of Engineering, Tohoku University, 2. Institute for Materials Research, Tohoku University)

Keywords:酸素空孔、機械学習、第一原理計算

結晶グラフ畳み込みニューラルネットワークを帯電した酸素空孔形成エネルギーの予測に適応し、その精度を評価した。その結果、2価に帯電した空孔の形成エネルギーは従来の手法と比較して16%精度が向上した。