ИИ и сложнейшие проблемы мира · Химия и материалы · arXiv · 2026-10-22
Комбинированная модель сильной связи с потенциалом на основе машинного обучения для соединений магния
Оригинальное название: A Combined Tight Binding with Machine Learning Potential Model for Magnesium Compounds
Авторы представляют DFTB+MACE — модель для систем на основе магния, сочетающую тугосвязанное приближение теории функционала плотности (density functional tight binding) с межатомным потенциалом машинного обучения MACE, где обычный отталкивающий парный потенциал заменён многочастичным потенциалом MACE, обученным на разностях энергий и сил между DFT и DFTB. Модель применена к структурной релаксации систем адсорбции MgO-CO2, молекулярной динамике водных кластеров и фононным спектрам стабильного fcc-MgO и метастабильного bcc-MgO. Она повышает точность по сравнению с DFTB с парным потенциалом при лишь умеренных дополнительных затратах и даёт электронные структуры, которые не может обеспечить большинство потенциалов машинного обучения.