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Machine learning molecular dynamics studies of clay minerals

機械学習分子動力学法による粘土鉱物シミュレーション

奥村 雅彦  ; 小林 恵太*; 山口 瑛子  ; 中村 博樹 ; 板倉 充洋 ; 町田 昌彦 

Okumura, Masahiko; Kobayashi, Keita*; Yamaguchi, Akiko; Nakamura, Hiroki; Itakura, Mitsuhiro; Machida, Masahiko

粘土鉱物は一部の放射性核種を吸着するため、環境中の放射性元素の挙動に大きな影響を及ぼすが、まだ不明な点も多い。これまで、粘土鉱物の原子分子レベル研究には主に古典分子動力学法が使われてきた。しかし、現在よく使われている古典分子動力学力場は粘土鉱物のミクロな構造を再現できないなど、満足のいくものではなかった。本発表では、第一原理計算の結果を学習して、古典分子動力学並みの低計算コストで第一原理計算並みの高精度計算が可能な「機械学習分子動力学法」を粘土鉱物に適用した結果を報告する。

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