論文の概要: Machine Learning guided high-throughput search of non-oxide garnets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.13742v1
- Date: Mon, 29 Aug 2022 17:26:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-30 14:47:27.770675
- Title: Machine Learning guided high-throughput search of non-oxide garnets
- Title(参考訳): 機械学習による非酸化物ガーネットの高速探索
- Authors: Jonathan Schmidt (1), Haichen Wang (1), Georg Schmidt (1) and Miguel
Marques (1) ((1) Institut f\"ur Physik, Martin-Luther-Universit\"at
Halle-Wittenberg)
- Abstract要約: コンベックスの船体までの距離が100meV/原子以下で、様々な物理的・化学的性質を持つ600以上の第三級ガーネット。
これには硫化物、窒化物、ハロゲン化物が含まれる。
そこで我々は電子的構造を解析し,電子バンドギャップの値と電荷収支の関係について考察する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Garnets, known since the early stages of human civilization, have found
important applications in modern technologies including magnetorestriction,
spintronics, lithium batteries, etc. The overwhelming majority of
experimentally known garnets are oxides, while explorations (experimental or
theoretical) for the rest of the chemical space have been limited in scope. A
key issue is that the garnet structure has a large primitive unit cell,
requiring an enormous amount of computational resources. To perform a
comprehensive search of the complete chemical space for new garnets,we combine
recent progress in graph neural networks with high-throughput calculations. We
apply the machine learning model to identify the potential (meta-)stable garnet
systems before systematic density-functional calculations to validate the
predictions. In this way, we discover more than 600 ternary garnets with
distances to the convex hull below 100~meV/atom with a variety of physical and
chemical properties. This includes sulfide, nitride and halide garnets. For
these, we analyze the electronic structure and discuss the connection between
the value of the electronic band gap and charge balance.
- Abstract(参考訳): ガーネットは人類文明の初期から知られており、磁歪、スピントロニクス、リチウム電池など近代技術において重要な応用例となっている。
実験で知られているガーネットの圧倒的多数は酸化物であり、化学空間の他の部分に対する探査(実験または理論)は範囲が限られている。
鍵となる問題は、ガーネット構造が大きなプリミティブ単位セルを持ち、膨大な計算資源を必要とすることである。
新たなガーネットの完全化学空間を包括的に探索するために,グラフニューラルネットワークの最近の進歩と高スループット計算を組み合わせる。
機械学習モデルを用いて,確率(メタ)安定ガーネットシステムを体系的な密度関数計算の前に同定し,予測を検証する。
このようにして、100〜meV/原子以下の凸殻までの距離を持つ600以上の3次ガーネットが、様々な物理的および化学的性質を持つ。
これには硫化物、窒化物、ハロゲン化物が含まれる。
そこで本研究では,電子構造を分析し,電子バンドギャップの値と電荷バランスの関係について考察する。
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