AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · रसायन विज्ञान और पदार्थ · arXiv · 2026-10-26

आवेश विनियमन प्रभावों का मशीन लर्निंग-त्वरित सिमुलेशन

मूल शीर्षक: Machine Learning Accelerated Simulation of Charge Regulation Effects

सतही समूहों से आवेश प्राप्त करने वाली सामग्रियों का सिमुलेशन करने के लिए हाइब्रिड Monte Carlo और आणविक गतिकी की आवश्यकता होती है, और Monte Carlo चरण अक्सर गतिकी जितना ही महंगा होता है। लेखक CR-ML प्रस्तुत करते हैं, जो एक ग्राफ़ अटेंशन नेटवर्क है और तात्कालिक विन्यास से प्रत्येक सतही साइट की आयनीकरण संभावना का अनुमान लगाता है। यह एक पॉलीएनायन और पॉलीइलेक्ट्रोलाइट से जुड़े दो नैनोकणों के लिए मूल विधि के संतुलन परिणामों को पुनः उत्पन्न करता है, जबकि आवेशों को लगभग दस गुना तेज़ी से अपडेट करता है।

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