IA e os Problemas Difíceis do Mundo · Química e materiais · arXiv · 2026-10-19
Potenciais interatômicos de aprendizado de máquina de longo alcance e escaláveis com resposta elétrica para modelagem atomística de materiais
Título original: Scalable long-range machine learning interatomic potentials with electrical response for atomistic material modeling
O artigo apresenta o DPA4C-LR, um potencial interatômico de aprendizado de máquina que lida com eletrostática de longo alcance e resposta elétrica, ao mesmo tempo que permite avaliação distribuída. Ele separa as forças eletrostáticas de longo alcance e as cargas efetivas de Born em um cálculo global e em derivadas locais de cargas latentes aprendidas. O modelo escala até 5,2 milhões de átomos em quatro GPUs a um custo de cerca do dobro do de sua base de curto alcance, e reproduz os espectros de infravermelho da água dependentes do campo e a histerese de polarização de um ferroelétrico relaxor. Ele também prevê uma condutividade iônica à temperatura ambiente para um composto amorfo à base de Li.