AIが解く世界の難問 · 化学・材料 · arXiv · 2026-10-20
機械学習を用いたダイヤモンド中の炭素関連欠陥の生成メカニズムの解明
原題: Machine Learning-Assisted Discovery of Carbon-Related Defect Formation Mechanisms in Diamond
ダイヤモンドの固体スピン量子ビットなどに使われる欠陥の生成過程を調べた。小規模な密度汎関数計算データで汎用の機械学習原子間ポテンシャルを微調整し、計算の対象を広げた。その結果、単一の格子間原子の移動障壁を1.84 eVと見積もり、二つの格子間原子が結合して二格子間原子を作るほうが低い障壁で済むことを示した。学習データ外では、別の二格子間原子の生成経路と、段階的な二空孔の解離機構も見つかった。