DXMag HeuslerDBを更新し、quaternaryおよびall-d Heuslerの機械学習予測データを公開しました
DXMag HeuslerDBを更新し、quaternary Heuslerおよびall-d Heusler化合物の機械学習による予測結果を追加しました。
今回追加したデータは、機械学習ポテンシャルと転移学習回帰モデルを用いた高スループット計算ワークフローにより得られた基底状態構造・物性データです。今回の更新では、131,544件のquaternary Heusler化合物と105,763件のall-d Heusler化合物を収録しています。
各エントリには、緩和構造、生成エネルギー、凸包からのエネルギー、局所磁気モーメント、最小フォノン振動数、キュリー温度/ネール温度、磁気異方性エネルギーなどが含まれます。
データベースは以下のリンクからアクセスできます。
関連論文は以下をご覧ください。
- E. Xiao and T. Tadano, “Accurate Screening of Functional Materials with Machine-Learning Potential and Transfer-Learned Regressions: Heusler Alloy Benchmark”, npj Computational Materials (2026)