(204-0329)非平衡マルチフェーズフィールドモデルにおける熱力学データに対するニューラルネットワークの汎用学習手法の開発

摘要

非平衡マルチフェーズフィールドモデルは界面領域での擬平衡仮定が不要であることから計算効率の点でも有利である。しかし多元系実用合金の熱力学データベースと連携させる場合、界面駆動力の算出が計算のボトルネックとなる課題が残っていた。我々はこれまで温度·組成と自由エネルギー·化学ポテンシャルの関係を表現するニューラルネットワークによって熱力学計算を置き換えることで、界面駆動力の算出が約5 倍高速化すること、Fig.1 に示すように計算結果が熱力学データベースと同等となることを示した[1]。本発表ではこの手法の汎用性を高めるためのニューラルネットワークの学習方法について議論する。