機械学習ポテンシャルを用いた固体電解質中リチウムイオン伝導シミュレーション(C0668)

従来手法では不可能だった大規模、高速、高精度なシミュレーションが可能

概要

新しい固体電解質の設計には、イオン拡散異方性や置換原子の影響等を知る必要があります。これらの現象を原子レベルで理解するためには、分子動力学計算(MD) が有効です。しかし、複雑な原子間相互作用を正確に記述する力場は知られておらず、また、精度の高い第一原理計算では、空間・時間スケールが限られており、実験と比較可能な条件での計算は困難です。このような課題に対し、機械学習から作成した力場を用いた分子動力学計算によって、室温でのイオン伝導シミュレーションを実現しました。

データ

力場の作成

NNP(Neural Network Potential) 分子動力学計算

NNPに関しては下記もご参照ください。
ニューラルネットワークポテンシャル分子動力学計算(B0275)



300Kにおけるリチウムイオン拡散シミュレーション

平均二乗変位(MSD)のプロット

NNP分子動力学計算と体電解質のイオン伝導メカニズムを原子レベルで理解

MST技術資料No.C0668
掲載日2022/01/06
測定法・加工法計算科学・AI・データ解析
製品分野二次電池
燃料電池
分析目的組成分布評価
構造評価
熱物性評価

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