AI dan Masalah-Masalah Sulit Dunia · Kimia & material · arXiv · 2026-10-19
Pembelajaran Aktif untuk Potensial Antaratom: Tinjauan tentang Efisiensi Data Berbasis Ketidakpastian
Judul asli: Active Learning for Interatomic Potentials: A Review of Uncertainty-Driven Data Efficiency
Tinjauan ini menelaah lebih dari tujuh puluh studi tentang active learning untuk potensial antaratom berbasis pembelajaran mesin, yang bertujuan membuat potensial tersebut akurat pada kondisi tempat potensial itu diterapkan. Tinjauan ini mencakup dinamika molekuler on-the-fly, fine-tuning model terlatih, dan pengambilan sampel untuk sistem material dan kimia. Para penulis juga mencatat bahwa estimasi ketidakpastian berbeda antar arsitektur dan sering kali paling tidak andal justru di tempat yang paling penting.