ИИ и сложнейшие проблемы мира · Химия и материалы · arXiv · 2026-10-19
Активное обучение для межатомных потенциалов: обзор эффективности использования данных на основе неопределённости
Оригинальное название: Active Learning for Interatomic Potentials: A Review of Uncertainty-Driven Data Efficiency
В этом обзоре рассматривается более семидесяти работ по активному обучению для машинно-обучаемых межатомных потенциалов, цель которого — сделать потенциалы точными в условиях их применения. Он охватывает молекулярную динамику «на лету», дообучение предобученных моделей и выборку данных для материалов и химических систем. Авторы также отмечают, что оценки неопределённости различаются в зависимости от архитектуры и зачастую наименее надёжны там, где они важнее всего.