الذكاء الاصطناعي ومشكلات العالم الصعبة · الكيمياء والمواد · arXiv · 2026-10-21

MOFFieldBench: معيار تعلّم الآلة للحقول الإلكترونية المستمرة في الأطر المعدنية-العضوية

العنوان الأصلي: MOFFieldBench: A Machine Learning Benchmark for Continuous Electronic Fields in Metal-Organic Frameworks

تعتمد نماذج تعلُّم الآلة للأُطر المعدنية-العضوية (MOFs) في معظمها على البُنى الذرية، في حين تظل حقول كثافة الإلكترونات والإمكانات الكهروستاتيكية أقل استكشافًا لأن حسابات المبادئ الأولى باهظة التكلفة ومجموعات البيانات المتواءمة بشكل منهجي شحيحة. يُعد MOFFieldBench معيار قياس متعدد الوسائط لنحو 46,000 إطار معدني-عضوي مع بُنى بلورية وحقول ED وحقول ESP متواءمة تقابلًا واحدًا لواحد، إلى جانب سير عمل موحَّد يغطي توليد الحقول والضغط المضبوط بالخطأ والتمثيل بالسحابة النقطية المتناثرة لمهام مثل إعادة بناء الحقل والتنبؤ بـ13 خاصية من خصائص المواد والتنبؤ متعدد الوسائط والاسترجاع عبر الوسائط. وتُظهر حقول ED وESP تنافسيتها لخصائص هندسة المسام والامتزاز والفصل، ويحسِّن الدمج متعدد الوسائط عدة مهام تنبؤ مقارنةً بأفضل مرجع أحادي الوسائط، ويقلِّل تهيئة حسابات الحقل ذاتي الاتساق من الكثافات المتنبأ بها زمن الحساب بنسبة 13.59% في المتوسط في الاختبارات المقترنة.

اقرأ المصدر الأصلي ↗

جميع العناصر →