ニューラルネットポテンシャルを用いたLLZOにおけるイオン伝導率の評価

西川 武一郎*; 吉田 孝史*; 堀川 裕史*; Li, G.*; 礒脇 洋介*; 原田 康弘*; 永井 佑紀; 板倉 充洋

no journal, , 

機械学習分子動力学計算を用いて、LiLaZrOにおけるイオン伝導率の評価をおこない、過去に発表された論文に掲載されている実験結果と比較して妥当性を評価した。LiLaZrOについて192個の原子からなる単位セルに対するエネルギーと力を予測するBehler-Perrinello型ニューラルネットワークを構築し、得られたニューラルネットワークポテンシャルを用いて、単位セルの27倍のスーパーセルに対する分子動力学計算を実行した。実行結果からLiの軌跡を確認したところ、Liが集団で移動しており、LiLaZrOの系で高いイオン伝導率を実現する要因として知られているcorrelated migration mechanismを再現できていることが確認することができた。