AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · रसायन विज्ञान और पदार्थ · arXiv · 2026-10-19

परमाणु-स्तरीय पदार्थ मॉडलिंग के लिए विद्युत प्रतिक्रिया सहित स्केलेबल दीर्घ-परास मशीन लर्निंग अंतरापरमाण्विक विभव

मूल शीर्षक: Scalable long-range machine learning interatomic potentials with electrical response for atomistic material modeling

यह शोधपत्र DPA4C-LR प्रस्तुत करता है, एक मशीन-लर्निंग अंतरपरमाण्विक विभव, जो दीर्घ-परास स्थिरवैद्युतिकी और विद्युत अनुक्रिया को संभालता है तथा वितरित मूल्यांकन की अनुमति देता है। यह दीर्घ-परास स्थिरवैद्युत बलों और बॉर्न प्रभावी आवेशों को एक वैश्विक गणना और सीखे गए अव्यक्त आवेशों के स्थानीय अवकलजों में अलग करता है। यह मॉडल चार GPU पर 5.2 मिलियन परमाणुओं तक विस्तार करता है, जिसकी लागत अपने लघु-परास आधार मॉडल से लगभग दोगुनी है, और यह जल के क्षेत्र-निर्भर अवरक्त स्पेक्ट्रा तथा एक रिलैक्सर फेरोइलेक्ट्रिक के ध्रुवण शैथिल्य (हिस्टेरेसिस) को पुनः उत्पन्न करता है। यह एक अक्रिस्टलीय Li-आधारित यौगिक की कमरे के तापमान पर आयनिक चालकता का भी पूर्वानुमान लगाता है।

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