AI اور دنیا کے مشکل مسائل · کیمیا اور مواد · arXiv · 2026-10-22

مگنیشیم مرکبات کے لیے ٹائٹ بائنڈنگ اور مشین لرننگ پوٹینشل کا مشترکہ ماڈل

اصل عنوان: A Combined Tight Binding with Machine Learning Potential Model for Magnesium Compounds

مصنفین DFTB+MACE پیش کرتے ہیں، جو میگنیشیم پر مبنی نظاموں کے لیے ایک ایسا ماڈل ہے جو ڈینسٹی فنکشنل ٹائٹ بائنڈنگ کو مشین لرننگ انٹرا ایٹامک پوٹینشل MACE کے ساتھ یکجا کرتا ہے اور روایتی ریپلسیو جوڑا پوٹینشل کو DFT-DFTB توانائی اور قوت کے فرقوں پر تربیت یافتہ کثیر اجسامی (many-body) MACE پوٹینشل سے تبدیل کرتا ہے۔ انہوں نے اسے MgO-CO2 ایڈسارپشن نظاموں کی ساختی ریلکسیشن، پانی کے کلسٹرز کی مالیکیولر ڈائنامکس، اور مستحکم fcc-MgO اور میٹا اسٹیبل bcc-MgO کے فونون اسپیکٹرا پر لاگو کیا۔ یہ ماڈل صرف معتدل اضافی خرچ کے عوض جوڑا پوٹینشل DFTB سے بہتر درستگی حاصل کرتا ہے اور ایسے الیکٹرانک ڈھانچے فراہم کرتا ہے جو اکثر مشین لرننگ پوٹینشلز فراہم نہیں کر سکتے۔

اصل تحریر پڑھیں ↗

تمام آئٹمز →