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[12p-A307-8] 機械学習ポテンシャルを用いた窒化物半導体の研究-フォノン・熱物性を中心に-
キーワード:窒化物半導体、機械学習ポテンシャル、熱伝導率
我々は、窒化物半導体の諸物性に欠陥が及ぼす影響を解析することを目指し、高次元ニューラルネットワークと密度汎関数法計算データを用いた原子間ポテンシャルの作成とその応用を進めている。この研究の現状について、GaN結晶のフォノンバンド構造と熱伝導率について密度汎関数法計算とよく一致する結果が得られていることを中心に報告し、今後の展望を議論する。