الذكاء الاصطناعي ومشكلات العالم الصعبة · الكيمياء والمواد · arXiv · 2026-10-20

فهم عدم التناظر في خطأ الانضغاط والتمدد في جهود التفاعل بين الذرات الشاملة القائمة على التعلم الآلي

العنوان الأصلي: Understanding compression-extension error asymmetry in universal machine-learning interatomic potentials

إن موثوقية الجهود البينية الذرية العامة المعتمدة على التعلم الآلي تحت التشوه الاتجاهي غير واضحة. قارن المؤلفون الانضغاط والتمدد على طول مسارات تشوه مزدوجة انطلاقًا من البنى الأم نفسها لأحد عشر جهدًا مدرَّبًا مسبقًا، باستخدام مراجع DFT. عند انفعال ±10%، كان لكل نموذج خطأ قوة وسيط أكبر في الانضغاط. وأظهر تحليل نمو الخطأ أن مطابقة مقياس القوة تقلل عدم التماثل، مع بقاء زيادة في جانب الانضغاط في إحدى مجموعات البيانات.

اقرأ المصدر الأصلي ↗

جميع العناصر →