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Machine learning molecular dynamics simulations toward exploration of high-temperature properties of nuclear fuel materials; Case study of thorium dioxide

機械学習分子動力学による核燃料の高温物性の探索; 酸化トリウムに対する適用

小林 恵太 ; 奥村 雅彦   ; 中村 博樹  ; 板倉 充洋  ; 町田 昌彦  ; Cooper, M. W. D.*

Kobayashi, Keita; Okumura, Masahiko; Nakamura, Hiroki; Itakura, Mitsuhiro; Machida, Masahiko; Cooper, M. W. D.*

核燃料の一つであるトリウム酸化物に対し、機械学習分子動力学法を用い、その高温物性を調査した。様々な交換汎関数により第一原理計算を実施し、ニューラルネットによりその結果を学習することにより機械学習力場を構築した。特にSCANと呼ばれる交換汎関数を用いた第一原理計算結果を学習することにより得られた機械学習力場は、ラムダ転移温度や融点を含め、比較可能な実験データの多くに対し高精度な結果を示した。

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