Maschinelles Lernen der Thermodynamik von komplexen Materialien mit ab initio Genauigkeit
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Das übergeordnete Ziel des Projektes war es eine hochgenaue Beschreibung von thermodynamischen Eigenschaften von komplexen Materialien durch die Integration von maschinell-gelernten Potentialen, speziell Moment-Tensor-Potentialen (MTPs) und Low-Rank-Potentialen (LRPs), in fortgeschrittene thermodynamische Konzepte zu erreichen. Dies beinhaltete die Weiterentwicklung dieser maschinell- gelernten Potentiale und ihre Anwendung zum Studium von Schwingungsbeiträgen, magnetischen Beiträgen und Konfigurationsbeiträgen zur freien Energie inklusive der verschiedenen Kopplungsterme fur mehrere Elemente und Legierungen. Das Projektziel wurde durch eine gut koordinierte kollaborative Anstrengung erreicht, welche durch die komplementäre Expertise der Antragsteller vorangetrieben wurde. Das Hauptresultat des Projektes ist eine neue Generation von MTPs: die magnetischen Moment-Tensor-Potentiale (mMTPs) welche den magnetischen Freiheitsgrad explizit beschreiben und die elektronischen Moment-Tensor-Potentiale (eMTPs) welche den Beitrag der elektronischen freien Energie einbeziehen. Diese neue Klasse von MTPs wurde verwendet um genaue freie Energien von hochschmelzenden Metallen und Hoch-Entropie-Legierungen zu bestimmen. Bedeutende Beiträge wurden zum Verständnis vom anharmonischen Verhalten, Strukturstabilitat und Oberflächenenergien geleistet. MTPs wurden entwickelt und angewendet, um Strukturstabilität von komplexen Legierungen wie bcc TaVCrW und anderen Mehrkomponentensystemen zu studieren. MTPs wurden erfolgreich eingesetzt, um die Gibbs Energien der festen und flüssigen Phasen und damit die Schmelzeigenschaften fur V, W, und VW zu berechnen. Berechnungen der anharmonischen freien Energie der Oberfläche von TiN wurden durchgeführt, wobei die Bedeutung der vollen anharmonischen Schwingungen für stabile Vorhersagen vom thermischen Expansionskoeffizienten und von der Wärmekapazität deutlich wurde. Low-Rank-Potentiale (LRPs) wurden zur Untersuchung der kurzreichweitigen Ordnung und Phasenstabilität in Legierungen wie bcc AlNbTiV, fcc VCoNi und fcc CrCoNi benutzt, wobei magnetische Effekte sorgfältig in Betracht gezogen wurden. LRPs demonstrierten ihre Effizienz in der Berechnung von Phasenübergängen und kurzreichweitigen Ordnungsmechanismen fur Mehrkomponentenlegierungen.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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Short-range order in face-centered cubic VCoNi alloys. Physical Review Materials, 4(11).
Kostiuchenko, Tatiana; Ruban, Andrei V.; Neugebauer, Jörg; Shapeev, Alexander & Körmann, Fritz
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Ab initio simulations of the surface free energy of TiN(001). Physical Review B, 103(19).
Forslund, Axel; Zhang, Xi; Grabowski, Blazej; Shapeev, Alexander V. & Ruban, Andrei V.
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B2 ordering in body-centered-cubic AlNbTiV refractory high-entropy alloys. Physical Review Materials, 5(5).
Körmann, Fritz; Kostiuchenko, Tatiana; Shapeev, Alexander & Neugebauer, Jörg
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Finite-temperature interplay of structural stability, chemical complexity, and elastic properties of bcc multicomponent alloys from ab initio trained machine-learning potentials. Physical Review Materials, 5(7).
Gubaev, Konstantin; Ikeda, Yuji; Tasnádi, Ferenc; Neugebauer, Jörg; Shapeev, Alexander V.; Grabowski, Blazej & Körmann, Fritz
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Magnetic Moment Tensor Potentials for collinear spin-polarized materials reproduce different magnetic states of bcc Fe. npj Computational Materials, 8(1).
Novikov, Ivan; Grabowski, Blazej; Körmann, Fritz & Shapeev, Alexander
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Short-range order and phase stability of CrCoNi explored with machine learning potentials. Physical Review Materials, 6(11).
Ghosh, Sheuly; Sotskov, Vadim; Shapeev, Alexander V.; Neugebauer, Jörg & Körmann, Fritz
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Thermodynamics up to the melting point in a TaVCrW high entropy alloy: Systematic ab initio study aided by machine learning potentials. Physical Review B 105.21, p. 214302.
Zhou, Ying; Srinivasan, Prashanth; Körmann, Fritz; Grabowski, Blazej; Smith, Roger; Goddard, Pooja & Duff, Andrew Ian
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Anharmonicity in bcc refractory elements: A detailed ab initio analysis. Physical Review B, 107(1).
Srinivasan, Prashanth; Shapeev, Alexander; Neugebauer, Jörg; Körmann, Fritz & Grabowski, Blazej
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Performance of two complementary machine-learned potentials in modelling chemically complex systems. npj Computational Materials, 9(1).
Gubaev, Konstantin; Zaverkin, Viktor; Srinivasan, Prashanth; Duff, Andrew Ian; Kästner, Johannes & Grabowski, Blazej
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Simulating short-range order in compositionally complex materials. Nature Computational Science, 3(3), 221-229.
Ferrari, Alberto; Körmann, Fritz; Asta, Mark & Neugebauer, Jörg
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Chemical ordering and magnetism in face-centered cubic CrCoNi alloy.
GHOSH, SHEULY; Ueltzen, Katharina; George, Janine; Neugebauer, Jörg & Körmann, Fritz
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Electronic Moment Tensor Potentials include both electronic and vibrational degrees of freedom. npj Computational Materials, 10(1).
Srinivasan, Prashanth; Demuriya, David; Grabowski, Blazej & Shapeev, Alexander
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Melting properties of the refractory metals V and W and the binary VW alloy fully from first principles. Physical Review B, 109(9).
Zhu, Li-Fang; Srinivasan, Prashanth; Gong, Yilun; Hickel, Tilmann; Grabowski, Blazej; Körmann, Fritz & Neugebauer, Jörg
