AIが解く世界の難問 · 化学・材料 · arXiv · 2026-10-22
マグネシウム化合物のためのタイトバインディングと機械学習ポテンシャルの複合モデル
原題: A Combined Tight Binding with Machine Learning Potential Model for Magnesium Compounds
マグネシウム系のシミュレーションのため、密度汎関数タイトバインディング(DFTB)と機械学習原子間ポテンシャルMACEを組み合わせたDFTB+MACEモデルを提案した。従来の反発型ペアポテンシャルを多体のMACEポテンシャルに置き換え、DFTとDFTBのエネルギー・力の差を学習データとして訓練する。このモデルでMgO-CO2吸着系の構造緩和、水クラスターの分子動力学、安定なfcc-MgOと準安定なbcc-MgOのフォノンスペクトル計算を行い、ペアポテンシャル型DFTBより精度が向上し、多くの機械学習ポテンシャルが得られない電子構造も中程度の計算コスト増で計算できることを示した。