AI与世界难题 · 化学与材料 · arXiv · 2026-10-20
原子尺度基础模型在无序碳上面临的挑战
原标题: Challenging Atomistic Foundation Models on Disordered Carbons
作者测试了六种基础机器学习原子间势，对象为无序碳（包括含氧和含氢的版本），以检验它们在训练域之外的可靠性。他们先依据DFT能量和力的误差对这些模型进行筛选，再对其中四个模型进行熔融—淬火—退火分子动力学模拟。MACE-MH-1的表现最为稳定可靠，并且出现了低DFT误差未能揭示的失效情形，例如非物理的外推。四个模型生成的纳米多孔碳结构均与主要的实验特征相符。