KI und die schwierigen Probleme der Welt · Chemie & Materialien · arXiv · 2026-10-20
Generatives Marginallernen für molekulare Simulationen endlicher Größe mit Anwendung auf die Spannungsberechnung
Originaltitel: Generative marginal learning for finite-size molecular simulation with application to stress calculation
Molekülsimulationen kleiner periodischer Systeme leiden bei der Schätzung lokaler Observablen unter Finite-Size-Effekten. Die Autoren schlagen Generative Marginal Learning (GML) vor, das ein bedingtes Diffusionsmodell auf Simulationen großer Systeme trainiert, um Konfigurationen eines beibehaltenen Bereichs zu erzeugen, ohne dessen Umgebung zu simulieren. Angewandt auf die räumlich gemittelte Irving-Kirkwood-Spannung nahe einem Leerstellendefekt, verbesserte GML die Paarstruktur und die Genauigkeit der lokalen Spannung gegenüber kleinen periodischen MD-Simulationen erheblich.