KI und die schwierigen Probleme der Welt · Chemie & Materialien · arXiv · 2026-10-22
JANUS: Ein multimodaler neuronaler Foundation-Sampler für ungeordnete Materialien
Originaltitel: JANUS: A Multi-modal Foundation Neural Sampler for Disordered Materials
JANUS ist ein multimodales neuronales Sampling-Verfahren, das chemische Zusammensetzung, atomare Struktur und Volumen gemeinsam erkundet und dabei direkt aus der Energie des Systems lernt, ohne dass vorgenerierte Gleichgewichtskonfigurationen erforderlich sind. Es rekonstruiert freie Energie und Phasenverhalten mit etwa drei Größenordnungen weniger Energieauswertungen als Referenz-Monte-Carlo-Sampling, bildet die experimentell beobachtete lokale chemische Ordnung in Mehrkomponentenlegierungen nach und ermöglicht in Kopplung mit einem evolutionären Sprachmodell-Agenten das effiziente Design von Legierungen mit ausgewogenen optischen und mechanischen Eigenschaften. In Halbleitern wie Silizium und Diamant erkundet es Leerstellen und Dotanden aus 15 Elementen, findet etablierte Defekte wie das Silizium-E-Zentrum wieder und identifiziert neue Kandidaten-Defektpaare und -tripletts für das Quantenengineering, darunter S-Ti in Silizium und B-[O]-O in Diamant, wobei tiefe In-Gap-Zustände durch Dichtefunktionaltheorie mit Hybridfunktionalen validiert wurden.