AI اور دنیا کے مشکل مسائل · کیمیا اور مواد · arXiv · 2026-10-19

تربیتی ڈیٹا سیٹ مشین لرننگ انٹر ایٹمک پوٹینشلز کے لیے اہم ہے: مثال کے طور پر پانی کی سمولیشن

اصل عنوان: Training Dataset Matters for Machine Learning Interatomic Potentials: Water Simulation as an Example

پانی کو مثال بنا کر، یہ مقالہ دکھاتا ہے کہ مشین لرننگ انٹر ایٹمک پوٹینشلز (MLIPs) ایسے تربیتی ڈیٹا سیٹس پر منحصر ہوتے ہیں جو متعلقہ حرارت و حرکیاتی حالات اور فیزز کا احاطہ کریں۔ ناکافی نمونہ سازی والے ڈیٹا سیٹس نے کثافت، پگھلنے کے درجہ حرارت اور نیوکلیائی کوانٹم اثرات کی غلط پیش گوئیاں کیں۔ ایک ہی الیکٹرونک ساخت کے طریقے سے حساب کیے گئے جامع ڈیٹا سیٹس نے MLIP کے ڈھانچے سے قطع نظر مستقل پیش گوئیاں دیں، اور کثافتیں حوالہ جاتی حسابات سے مقداری طور پر مطابقت رکھتی تھیں۔

اصل تحریر پڑھیں ↗

تمام آئٹمز →