الذكاء الاصطناعي ومشكلات العالم الصعبة · الكيمياء والمواد · arXiv · 2026-10-22

نموذج يجمع بين الترابط الضيق وجهد تعلم الآلة لمركبات المغنيسيوم

العنوان الأصلي: A Combined Tight Binding with Machine Learning Potential Model for Magnesium Compounds

يقدّم المؤلفون DFTB+MACE، وهو نموذج للأنظمة القائمة على المغنيسيوم يجمع بين طريقة الترابط الضيق لوظيفة الكثافة وجهد التفاعل بين الذرات المدرَّب بالتعلم الآلي MACE، حيث يحل جهد MACE متعدد الأجسام محل جهد الأزواج التنافري التقليدي، بعد تدريبه على فروق الطاقة والقوى بين DFT وDFTB. وقد طبّقوه على الاسترخاء البنيوي لأنظمة امتزاز MgO-CO2، وعلى ديناميكا الجزيئات لعناقيد الماء، وعلى أطياف الفونونات لـfcc-MgO المستقر وbcc-MgO شبه المستقر. يحسّن النموذج الدقة مقارنةً بـDFTB القائم على جهد الأزواج بتكلفة إضافية معتدلة فقط، ويوفر بنى إلكترونية يعجز معظم جهود التعلم الآلي عن توفيرها.

اقرأ المصدر الأصلي ↗

جميع العناصر →