[G] Computational Materials Science and Data Science

[48] Construction of machine-learning interatomic potential for α-Fe and evaluation of its applicability to general grain boundaries

*Kazuma Ito¹, Tatsuya Yokoi², Katsutoshi Hyodo¹, Hideki Mori³ (1. Nippon Steel Corporation, 2. Nagoya University, 3. College of Industrial Technology)

Keywords:原子間ポテンシャル、粒界、機械学習、第一原理計算、金属材料

α-Feの一般粒界を高精度に再現する機械学習原子間ポテンシャルを構築し、それを用いた大規模分子動力学計算でα-Feの一般粒界エネルギーを算出した。