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Machine learning potentials and their applications to crystal structure search

机器学习潜力及其在晶体结构搜索中的应用

基本信息

批准号：
22H01756
负责人：
世古敦人
金额：
$ 11.07万
依托单位：
Kyoto University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

本研究が対象としている機械学習ポテンシャルは，従来の経験的ポテンシャルとほぼ同じ計算コストにより，第一原理計算に近い精度での計算が可能となる革新的なアプローチである．本研究では，機械学習ポテンシャルの構築手法をさらに発展させ，様々な系への応用を実施する．また，計算材料科学の中心的課題の一つである結晶構造探索を対象とし，機械学習ポテンシャルと化学組成のみを入力とする第一原理的な大域的結晶構造探索手法を開発する．本研究では，１億を超える構造のエネルギー計算を前提とした広範囲な構造探索を目指す．本研究の予想される成果により，これまでは不可能であった多くの興味ある系での第一原理的な結晶構造予測，高精度な大規模分子動力学計算，探索範囲の広い新物質探索など幅広い応用が期待される．令和4年度は，単体・二元系合金についての機械学習ポテンシャルの構築を行った．これまでの機械学習ポテンシャルの構築に用いてきたポテンシャルモデルにより，高精度なポテンシャルが構築できた．具体的には，それぞれの系において，幅広い構造から生成された数万程度のモデル構造について第一原理計算を行い，モデル構造とエネルギー・原子に働く力・応力のセットを準備し，それぞれのモデル構造を数万程度の構造特徴量へと変換し，構造特徴量とエネルギーの関係を回帰分析により推定した．また，三元系を超える系においても，二元系のモデルを拡張することにより，ポテンシャルモデルを導入し，機械学習ポテンシャルを構築した．

This study is based on the same design as the Mechanical Learning Machine Learning Machine, which is based on the Mechanical Learning Machine. Calculation of calculations, first principles calculations, close accuracy, calculation possibilities, and innovative calculations. This study is based on the mechanical learning method of constructing the machine learning method and the application of the machine learning method.また, の一つであるCrystal Structure Exploration を対 resemble とし, Mechanical Learning ポテ of the Center for Computational Materials Scienceンシャルとchemical compositionのみを入力とするThe crystal structure exploration technique of the large area of the first principle を开発する. This study is based on the premise of the calculation of the 100 million ultra-high structure and the structural exploration of the 100 million super structure. The result of this research is a crystallization of the first principle of the first principle of the unimaginable fruit of this research. Structural prediction, high-precision large-scale molecular dynamics calculations, exploration of new substances, exploration of new materials, and application of high-precision and large-scale molecular dynamics. In the 4th year of Reiwa, the mechanical learning of single and binary alloys and the construction of solid materials will be completed. Machine Learning Machine Learningシャルモデルにより, high-precision なポテンシャルが constructed できた． The specific structure, the structure of the structure, the structure of the structure, the generation of tens of thousands of degreesモデルconstructs についてFirst principles calculation を行い, モデルconstructs とエネルギー・atomic に卍く・応力のセットをPreparationし,それぞれのモデルSTRUCTUREをtens of thousands of degrees of structural characteristics The 徴quantity is changed, and the structure's special 徴quantitative relationship is analyzed and estimated.また, ternary system を超える system においても, binary system のモデルを拡张することにより, ポテンシャルモデルを introduction し, machine learning ポテンシャルを construction した.