AIが解く世界の難問 · 天文学・宇宙 · arXiv · 2026-10-21
第一原理に基づく機械学習分子動力学による惑星エンベロープ内のアンモニア・水素の相平衡
原題: Ammonia-Hydrogen Phase Equilibria in Planetary Envelopes from First-Principles-Based Machine-Learning Molecular Dynamics
アンモニアと水素は太陽系内外の惑星の主要成分だが、惑星エンベロープ内でどう相互作用するかはよく分かっていない。密度汎関数理論の計算で学習した機械学習原子間ポテンシャルを用いて500〜4000 K、0.1〜100 GPaの大規模な二相共存シミュレーションを行い、共存する水素リッチ相とアンモニアリッチ相の組成と、完全混和と相分離を分ける臨界曲線を求めた。臨界温度は圧力とともに上昇して0.1 GPaで500 K、約30 GPa付近で2000 Kとなり、得られた相境界は天王星と海王星の熱プロファイルに近く交差することからこれらの惑星では現在もアンモニアが雨として降り注いでいる可能性がある一方、TOI-270 dのような温暖なサブネプチューンではアンモニアと水素はあらゆる割合で混和するとみられる。