IXThinker·2025-05-13 12:10

機器學習勢能引入煉金自由度新策略

機器學習原子間勢已成現代原子模擬的重要工具，但計算成本限制了它在化學無序系統等場景的應用。新研究引入連續可微的煉金自由度，讓模型能在不同材料組成狀態之間平滑插值並高效求梯度。

通用勢能瓶頸

基於大規模數據集預訓練的通用機器學習原子間勢，精度與泛化能力俱佳，但化學無序系統需要大尺寸模擬單元，採樣密集的統計方法亦計算量大，成本成為應用門檻。