多主元素合金における点欠陥エネルギーを予測するための機械学習に基づく方法論

多主元素合金（MPEA）は、多くの主成分が結晶格子上にランダムに分布している新しいクラスの合金です。多くの元素のランダムな存在は、特定の合金組成内であっても、点欠陥の形成および移動エネルギーに大きな変動をもたらします。さらに、MPEAの組成は指数関数的に多く存在する可能性があるため、MPEAにおける点欠陥エネルギーの位相空間を完全にキャプチャするためには大きな計算上の課題があります。本研究では、MPEAの点欠陥エネルギーをその構成バイナリ合金のデータベースから予測する機械学習に基づくフレームワークを提案します。Ni-Fe-Cr-Co-Cu系における面心立方三元、四元、五元合金における空孔の移動エネルギーと形成エネルギーの予測を示します。このフレームワークをバイナリ合金のデータベースに基づいて構築することの主要な利点は、将来発掘される可能性のある合金組成における欠陥エネルギーの予測を可能にすることです。さらに、この方法論は、特定の合金元素が欠陥エネルギーに与える影響を特定することを可能にし、カスタマイズされた欠陥特性を持つ合金の設計を促進します。