ИИ и сложнейшие проблемы мира · Химия и материалы · arXiv · 2026-10-19
Масштабируемые машинно-обучаемые межатомные потенциалы дальнего действия с электрическим откликом для атомистического моделирования материалов
Оригинальное название: Scalable long-range machine learning interatomic potentials with electrical response for atomistic material modeling
В статье представлен DPA4C-LR — машинно-обучаемый межатомный потенциал, учитывающий дальнодействующую электростатику и электрический отклик и допускающий распределённые вычисления. Он разделяет дальнодействующие электростатические силы и эффективные заряды Борна на глобальный расчёт и локальные производные обученных латентных зарядов. Модель масштабируется до 5,2 миллиона атомов на четырёх GPU при затратах примерно вдвое выше, чем у её короткодействующей основы, и воспроизводит зависящие от поля инфракрасные спектры воды и гистерезис поляризации релаксорного сегнетоэлектрика. Она также предсказывает ионную проводимость при комнатной температуре для аморфного соединения на основе Li.