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

[S8.27] Machine-learning descriptor and interatomic potential for accurately predicting properties of lattice defects

*Masami UCHIDA¹, Tatsuya YOKOI², Yu OGURA², Katsuyuki MATSUNAGA^2,3 (1. 名大工(院生)、2. 名大工、3. JFCC)

Keywords:構造記述子、機械学習ポテンシャル、第一原理計算、格子欠陥、ニューラルネットワーク

従来の解析関数にもとづく記述子を，ANNにもとづく学習可能な記述子に置き換えることで記述子の関数形を数値的に最適化する手法を提案する．検証としてデータセットに対する誤差，バルク特性の予測能力を評価した．