ИИ и сложнейшие проблемы мира · Химия и материалы · arXiv · 2026-10-20
Открытие механизмов образования углеродсодержащих дефектов в алмазе с помощью машинного обучения
Оригинальное название: Machine Learning-Assisted Discovery of Carbon-Related Defect Formation Mechanisms in Diamond
Авторы дообучили универсальный машинно-обученный межатомный потенциал на небольшом наборе данных теории функционала плотности, чтобы изучить дефекты, связанные с углеродом, в алмазе. Они получили миграционный барьер 1,84 эВ для моноинтерстициала и обнаружили, что два интерстициала образуют диинтерстициал через более низкий барьер. Модель также выявила дополнительный путь образования диинтерстициала и пошаговый механизм диссоциации дивакансии, выходящие за рамки обучающих данных.