Automation of machine learning driven interatomic potential generation for predicting vibrational properties
- Investigating the phononic properties is beneficial for predicting low thermal conductivity thermoelectric materials.1–3 Employing density functional theory4 takes many calculation steps and consumes a lot of computational resources.5,6 Using machine learning driven interatomic potentials (MLIP, e.g., Gaussian approximation potential,8 GAP) opens up a faster route to phonons7 but in most cases, the potentials are specifically tailored for a certain compound. In this work, we automate the generation of such MLIPs in a Python code-based workflow, based on the automation tools atomate29 and pymatgen10 which combines the automatic DFT computations with the automated fitting of GAPs. Automation enables easier testing, benchmarking and validation.11 We aim to provide the workflow-generated potentials for storage in databases.
Autor*innen: | Christina ErturalORCiD |
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Koautor*innen: | V. L. Deringer, Janine George |
Dokumenttyp: | Posterpräsentation |
Veröffentlichungsform: | Präsentation |
Sprache: | Englisch |
Jahr der Erstveröffentlichung: | 2023 |
Organisationseinheit der BAM: | 6 Materialchemie |
6 Materialchemie / 6.0 Abteilungsleitung und andere | |
DDC-Klassifikation: | Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Ingenieurwissenschaften / Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten |
Freie Schlagwörter: | Interatomic potentials; Machine learning; Phonons; Thermoelectrics |
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM: | Material |
Material / Materialdesign | |
Veranstaltung: | 16th International conference on materials chemistry (MC16) |
Veranstaltungsort: | Dublin, Ireland |
Beginndatum der Veranstaltung: | 03.07.2023 |
Enddatum der Veranstaltung: | 06.07.2023 |
Verfügbarkeit des Dokuments: | Datei im Netzwerk der BAM verfügbar ("Closed Access") |
Datum der Freischaltung: | 18.07.2023 |
Referierte Publikation: | Nein |