IA e os Problemas Difíceis do Mundo · Química e materiais · arXiv · 2026-10-20
Aprendizado marginal generativo para simulação molecular de tamanho finito com aplicação ao cálculo de tensão
Título original: Generative marginal learning for finite-size molecular simulation with application to stress calculation
Simulações moleculares de pequenos sistemas periódicos sofrem efeitos de tamanho finito ao estimar observáveis locais. Os autores propõem o aprendizado marginal generativo (GML), que treina um modelo de difusão condicional em simulações de sistemas grandes para gerar configurações de uma região retida sem simular seu entorno. Aplicado à tensão de Irving–Kirkwood com média espacial próxima a um defeito de vacância, o GML melhorou substancialmente a estrutura de pares e a precisão da tensão local em relação a simulações de DM periódicas pequenas.