2019年度, 2022年度にソフトウェア開発高度化プロジェクトの支援を受け高度化された不規則系で配置サンプリングを実行するためのソフトウェアフレームワークabICSに関連した論文 “Facilitating ab initio configurational sampling of multicomponent solids using an on-lattice neural network model and active learning”がThe Journal of Chemical Physics誌に出版されました。本論文では、ニューラルネットワークを用い原子間ポテンシャルを計算するソフトウェアaenetを用い、構造の安定性を議論しています。本機能はabICS ver.2.0で実装されており、既に使用することが可能です。
論文情報：”Facilitating ab initio configurational sampling of multicomponent solids using an on-lattice neural network model and active learning” Shusuke Kasamatsu, Yuichi Motoyama, Kazuyoshi Yoshimi, Ushio Matsumoto, Akihide Kuwabara, and Takafumi Ogawa, J. Chem. Phys. 157, 104114 (2022).
DOI: https://doi.org/10.1063/5.0096645