PFCCは2024年9月18日（水）より大阪で開催される日本金属学会 2024年秋期(第175回)講演大会にて講演いたします。
会期：2024年9月18日（水）～20日（金）会場：大阪大学豊中キャンパス
日時：9月19日（木）9:00 ~ 9:15発表会場：A会場 (全学教育推進機構講義A棟地階A001)発表タイトル：金属材料に対する汎用ニューラルネットワーク力場の精度検証発表概要：現在、汎用機械学習原子間ポテンシャル（uMLIP）の開発が広く進められ、様々な材料系への適用が検討されている。特に金属材料に対するuMLIPの適用には、高温での材料特性や多元合金、転移など、安定構造以外の系を高精度現在、汎用機械学習原子間ポテンシャル（uMLIP）の開発が広く進められ、様々な材料系への適用が検討されている。特に金属材料に対するuMLIPの適用には、高温での材料特性や多元合金、転移など、安定構造以外の系を高精度に計算する必要がある。本研究では、Matlnatis に実装されている PreFerred Potential (PFP) の金属材料への適用について検証した。具体的には、金属材料の界面エネルギー、表面エネルギー、融点などを計算し、文献のDFT計算値や実験値との比較を行った。その結果、単純金属の界面エネルギーについてはPFPの計算値がDFTの文献値とよく一致し、タングステン、モリブデン、ルテニウムの融点についても序列を正しく再現した。一方で一部DFTと異なる結果を示す例が確認された。これらの結果は、PFPを使ったシミュレーションにより金属材料の物性を精度良く計算できることを示す。
大阪大学を卒業後に株式会社豊田中央研究所の研究員として勤務。太陽電池材料、燃料電池白金触媒、二次元材料の第一原理計算や高分子の古典MD計算を使用したMIなどの研究に約15年間従事した。その後、ENEOS株式会社の中央技術研究所を経てPFCCに入社。現在は主に電池材料や金属材料に関わる計算に携わっている。