結晶粒界の理論計算に機械学習を導入する手法に関する論文が受理されました.

第一原理計算では巨大ランダム粒界を扱うことは不可能に近かったですが,機械学習の能動学習を導入することによって,ごく少数のサンプリングだけで全ての原子のエネルギーを精度よく予測できる手法を提案し,Physical Review Materialsに受理されました.情報工学科の烏山先生との共同研究です.