KI und die schwierigen Probleme der Welt · Chemie & Materialien · arXiv · 2026-10-20
Maschinelles-Lernen-gestützte Entdeckung von Bildungsmechanismen kohlenstoffbezogener Defekte in Diamant
Originaltitel: Machine Learning-Assisted Discovery of Carbon-Related Defect Formation Mechanisms in Diamond
Die Autoren haben ein universelles maschinelles Lernpotenzial für interatomare Wechselwirkungen an einem kleinen Datensatz aus der Dichtefunktionaltheorie feinabgestimmt, um kohlenstoffbezogene Defekte in Diamant zu untersuchen. Für ein Mono-Zwischengitteratom erhielten sie eine Migrationsbarriere von 1,84 eV und stellten fest, dass zwei Zwischengitteratome über eine niedrigere Barriere ein Di-Zwischengitteratom bilden. Das Modell identifizierte zudem einen weiteren Bildungspfad für Di-Zwischengitteratome sowie einen schrittweisen Dissoziationsmechanismus der Doppelleerstelle, die über die Trainingsdaten hinausgehen.