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最强机器学习模拟原子相互作用,材料研究领域如虎添翼

CHEN

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今天,《自然通讯》(Nature Communications)杂志上描述了一种模拟铝等材料中原子运动的革命性机器学习(ML)方法。这种“原子间潜能开发”的自动化方法可以改变材料领域。

该研究由美国洛斯阿拉莫斯国家实验室(LANL)团队主导。研究人员表示,“这种方法有望成为研究材料损伤和老化的重要基础。”

“模拟原子相互作用的动力学是理解和开发新材料的基石。机器学习方法为计算科学家提供了新的工具,以准确和有效地进行这些原子模拟。像这样的机器学习模型是为了模拟高度精确的量子模拟结果而设计的,只需计算较少成本。”

在每次迭代中,该方法使用当前最好的机器学习模型来执行原子模拟;当遇到超出ML模型知识范围的新的物理现象时,研究团队将通过量子模拟收集新的参考数据,并对ML模型进行再训练。通过这个过程,主动学习程序收集关于许多不同类型的原子构型的数据,包括各种晶体结构,以及晶体中出现的各种缺陷模式。

编译/前瞻经济学人APP资讯组

论文链接:

https://www.nature.com/articles/s41467-021-21376-0


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