AIが解く世界の難問 · 化学・材料 · arXiv · 2026-10-20
無秩序炭素に対する原子論的基礎モデルの検証
原題: Challenging Atomistic Foundation Models on Disordered Carbons
汎用性をうたう基礎的な機械学習型原子間ポテンシャルについて、学習領域外での信頼性を調べた。純粋な炭素と酸素・水素を含む無秩序炭素を用いて6種類のモデルを検証し、DFTによる誤差の評価に加えて溶融・急冷・焼鈍のMD計算を行った。その結果、MACE-MH-1が最も安定して頑健だった。また、低いDFT誤差では見抜けない非物理的な外挿や動的な破綻が見つかった。4つのモデルはナノ多孔質炭素の構造を実験的に妥当な形で再現した。