JPSJ 2017年10月号の注目論文

ニューラルネットワークを用いたアモルファス物質中の原子拡散の研究

　アモルファス酸化タンタル中の銅原子拡散を例に、アモルファス物質中の原子拡散を研究するための原子間ポテンシャルを、ニューラルネットワークを用いて第一原理計算結果を再現するように構成した。この原子間ポテンシャルを用いることで、銅原子の拡散経路や拡散経路に沿ったエネルギー変化等について第一原理計算の結果をよく再現できた他、網羅的に得られた全拡散経路と付随する拡散エネルギー障壁値を用いた動的モンテカルロ法計算の結果も拡散の活性化エネルギーについて実験値とよく一致し、このアプローチが原子拡散の研究に大変有望であることを示した。

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原論文は以下よりご覧いただけます
Cu Diffusion in Amorphous Ta₂O₅ Studied with a Simplified Neural Network Potential
Wenwen Li, Yasunobu Ando, and Satoshi Watanabe, J. Phys. Soc. Jpn. 86, 104004 (2017).