ИИ и сложнейшие проблемы мира · Химия и материалы · arXiv · 2026-10-20
Понимание асимметрии ошибок сжатия и растяжения в универсальных межатомных потенциалах на основе машинного обучения
Оригинальное название: Understanding compression-extension error asymmetry in universal machine-learning interatomic potentials
Надёжность универсальных машинно-обучаемых межатомных потенциалов при направленной деформации остаётся неясной. Авторы сравнили сжатие и растяжение вдоль парных путей деформации из одних и тех же исходных структур для одиннадцати предобученных потенциалов, используя в качестве эталона DFT. При деформации ±10% у каждой модели медианная ошибка сил при сжатии была больше. Разложение роста ошибки показало, что согласование масштаба сил уменьшает асимметрию, хотя в одном наборе данных избыток ошибки со стороны сжатия сохраняется.