AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · रसायन विज्ञान और पदार्थ · arXiv · 2026-10-22

JANUS: अव्यवस्थित पदार्थों के लिए एक मल्टी-मोडल फाउंडेशन न्यूरल सैंपलर

मूल शीर्षक: JANUS: A Multi-modal Foundation Neural Sampler for Disordered Materials

JANUS एक मल्टीमॉडल न्यूरल सैंपलर है जो रासायनिक संगठन, परमाण्विक संरचना और आयतन का संयुक्त रूप से अन्वेषण करता है और पूर्व-जनित साम्यावस्था विन्यासों की आवश्यकता के बिना निकाय की ऊर्जा से सीधे सीखता है। यह संदर्भ मोंटे कार्लो सैंपलिंग की तुलना में लगभग तीन कोटि कम ऊर्जा मूल्यांकनों के साथ मुक्त ऊर्जा और प्रावस्था व्यवहार को पुनः प्राप्त करता है, बहुघटक मिश्रधातुओं में प्रयोगतः प्रेक्षित स्थानीय रासायनिक क्रम को पुनरुत्पादित करता है, और एक विकासवादी भाषा-मॉडल एजेंट के साथ युग्मित होकर संतुलित प्रकाशिक एवं यांत्रिक गुणों वाली मिश्रधातुओं का कुशल अभिकल्प संभव बनाता है। सिलिकॉन और डायमंड सहित अर्धचालकों में यह 15 तत्वों में फैली रिक्तियों और डोपेंटों का अन्वेषण करता है, सिलिकॉन E केंद्र जैसे सुप्रतिष्ठित दोषों को पुनः प्राप्त करता है, और क्वांटम इंजीनियरिंग हेतु नए उम्मीदवार दोष-युग्मों और त्रिकों की पहचान करता है, जिनमें सिलिकॉन में S-Ti और डायमंड में B-[O]-O शामिल हैं, तथा गहरी इन-गैप अवस्थाओं को हाइब्रिड-फंक्शनल घनत्व कार्यात्मक सिद्धांत द्वारा सत्यापित किया गया है।

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