AI এবং বিশ্বের কঠিন সমস্যাগুলো · রসায়ন ও উপকরণ · arXiv · 2026-10-19

ইন্টারঅ্যাটমিক পোটেনশিয়ালের জন্য অ্যাক্টিভ লার্নিং: অনিশ্চয়তা-চালিত ডেটা দক্ষতার একটি পর্যালোচনা

মূল শিরোনাম: Active Learning for Interatomic Potentials: A Review of Uncertainty-Driven Data Efficiency

এই পর্যালোচনায় মেশিন-লার্নিং ইন্টারঅ্যাটমিক পটেনশিয়ালের জন্য অ্যাক্টিভ লার্নিং নিয়ে সত্তরটিরও বেশি গবেষণা সমীক্ষা করা হয়েছে, যার লক্ষ্য হলো পটেনশিয়ালগুলো যে পরিস্থিতিতে প্রয়োগ করা হয় সেখানে সেগুলোকে নির্ভুল করে তোলা। এতে অন-দ্য-ফ্লাই আণবিক গতিবিদ্যা, প্রি-ট্রেইনড মডেলের ফাইন-টিউনিং এবং পদার্থ ও রাসায়নিক ব্যবস্থার জন্য স্যাম্পলিং আলোচিত হয়েছে। লেখকেরা আরও উল্লেখ করেছেন যে অনিশ্চয়তার পরিমাপ বিভিন্ন আর্কিটেকচারে ভিন্ন হয় এবং যেখানে সেগুলো সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ সেখানেই প্রায়ই সবচেয়ে কম নির্ভরযোগ্য।

মূল লেখা পড়ুন ↗

সব আইটেম →