| Project/Area Number |
23K04381
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 26020:Inorganic materials and properties-related
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
横井 達矢 名古屋大学, 工学研究科, 准教授 (70791581)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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| Keywords | 粒界 / 機械学習 / 原子間ポテンシャル / 第一原理計算 / 機械学習原子間ポテンシャル / 機械学習型原子間ポテンシャル |
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| Outline of Research at the Start |
一般粒界－格子欠陥相互作用による原子構造と特性を系統的に解明するため、機械学習と第一原理計算を融合させ、様々な格子欠陥の特性を高精度・高速で予測できる汎用的手法『階層ニューラルネットワーク記述子・原子間ポテンシャル』および『多体記述子』を確立し、種々の分子シミュレーションに統合する。そして代表的な立方晶系結晶の粒界および格子欠陥に適用し、原子構造や熱力学的安定性、ダイナミクスを解明する。同様の解析を非対称粒界や混合粒界、ナノ多結晶に展開することで、一般粒界に適用できる知見を確立する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，多結晶中の一般粒界と他の格子欠陥との相互作用が，欠陥局所の原子構造と特性に及ぼす影響を原子・電子レベルで解明することを目的としている．そのためには一般粒界と他の格子欠陥を含む大規模計算セルを用いて，原子構造やエネルギー的安定性を高速・高精度で評価できる理論解析手法が必須となる．そこで，人工ニューラルネットワーク（ANN）を用いた学習可能な記述子を構築し，学習から最適な関数形を構築するANN記述子・原子間ポテンシャルを実装した．その結果，従来のANNポテンシャルで用いられてきた対称関数やチェビシェフ多項式に比べて，本研究で実装した記述子の方が，学習・テストデータの誤差がより小さくなることが示された．また，計算速度も従来の記述子と同程度であり，高速性を維持した解析が可能であることが示された．
さらに上記の手法を構造緩和や分子動力学法といった分子シミュレーションに組み込み、点欠陥や表面、粒界の形成エネルギーを予測した。その結果、従来の記述子に比べて全体的により高い予測能力を維持することを実証した。現在は一般粒界の理解に向けて、非対称粒界などの結晶学的に複雑な粒界について系統的な解析を進めている。今後は、同様の手法を小角粒界や混合粒界に展開していき、原子構造とエネルギー的安定性に関する体系的な知見を得る。そして最終的には多結晶モデルを作製し、結晶粒や粒形状、粒径を系統的に変えた解析を行う。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初の目的の一つであったANNによる学習可能な記述子について，単元系ではあるものの実装を達成しており，また種々の格子欠陥の原子構造と形成エネルギーの予測に関して，従来の記述子に比べて高い予測能力をもつことが示せた。また，本研究の提案手法を分子シミュレーションに実装して，その予測能力や計算速度を検証した結果，実際的な解析でも高い予測精度と計算速度を両立することが示された。さらにその方法を用いて従来の手法では困難であった，非対称粒界などの結晶学的に複雑な粒界に対して高精度・高速で原子構造や形成エネルギーの予測が可能となった。多結晶における一般粒界を対象とした解析も，予備検討の段階ではあるものの既に着手しており，金属を対象として一般粒界の粒界エネルギーを評価する方法や組織形成過程を解析するためのアプローチを構築している。
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| Strategy for Future Research Activity |
まず，種々の格子欠陥が同時に存在する系においても高い精度を維持するかを検証する。特に一般粒界と格子欠陥との相互作用の解析に向け，粒界と点欠陥および転位が存在する計算セルを作製して精度検証を行う。これまでに比べてさらに高い予測能力が必要な場合は，ANNによる学習可能な記述子の構成や学習データ，学習アルゴリズムを見直して高精度化を図る。また，大規模な計算セルを現実的な計算時間で扱うためには，分子シミュレーションの高速化も重要となる。そこで，プログラムや並列計算効率の最適化を試みる。
その後，まず対称傾角粒界およびねじり粒界と点欠陥が存在する計算セルを作製して，粒界の原子・電子構造と点欠陥形成エネルギーとの関係を解明する。そして同様の解析を結晶学的により複雑な粒界に適用することで，一般粒界と点欠陥との相互作用に関する体系的な知見を得る。また，対称傾角粒界およびねじり粒界と転位が存在する計算セルを作製し，粒界の結晶方位差や原子構造，転位の結晶学的性質が転位の移動度に及ぼす影響を解析する。最終的には多結晶モデルにおいて同様の解析を行うことで，一般粒界が多結晶において転位の移動度に及ぼす影響を解析する。
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