KI und die schwierigen Probleme der Welt · Chemie & Materialien · arXiv · 2026-10-20
Atomistische Foundation-Modelle an ungeordneten Kohlenstoffen auf die Probe gestellt
Originaltitel: Challenging Atomistic Foundation Models on Disordered Carbons
Die Autoren testen sechs Foundation-Modelle für maschinell gelernte interatomare Potenziale an ungeordneten Kohlenstoffen, darunter Varianten mit Sauerstoff und Wasserstoff, um zu prüfen, wie zuverlässig sie außerhalb ihrer Trainingsdomäne sind. Sie sichten die Modelle anhand von DFT-Energie- und Kraftfehlern und führen dann bei vier von ihnen Molekulardynamik mit Schmelzen, Abschrecken und Tempern durch. MACE-MH-1 war am durchgängigsten robust, und es traten Fehler wie unphysikalische Extrapolation auf, die niedrige DFT-Fehler nicht offenbarten. Alle vier Modelle erzeugten nanoporöse Kohlenstoffstrukturen, die den wichtigsten experimentellen Merkmalen entsprechen.