要約
NPT アンサンブルにおける共存シミュレーションに基づいて融点を自動的に計算する人工知能 (AI) 手法を紹介します。
この方法では、原子間相互作用モデルを考慮して、シミュレーションを実行する原子の数と温度を決定し、収集したデータに基づいて融点と不確実性を予測します。これは、より多くのデータを使用することで系統的に改善できます。
固体と液体の共存進化の物理モデルを組み込むことで AI 手法の精度が向上し、予測の不確実性を効果的に低減するための最適な意思決定がどのように可能になるかを実証します。
私たちのアプローチを検証するために、結果を文献からの約 20 件の融点計算と比較します。
驚くべきことに、ケースの約 3 分の 1 で重大な逸脱が観察されており、材料特性計算には正確で信頼性の高い AI ベースのアルゴリズムの必要性が強調されています。
要約(オリジナル)
We present an artificial intelligence (AI) method for automatically computing the melting point based on coexistence simulations in the NPT ensemble. Given the interatomic interaction model, the method makes decisions regarding the number of atoms and temperature at which to conduct simulations, and based on the collected data predicts the melting point along with the uncertainty, which can be systematically improved with more data. We demonstrate how incorporating physical models of the solid-liquid coexistence evolution enhances the AI method’s accuracy and enables optimal decision-making to effectively reduce predictive uncertainty. To validate our approach, we compare our results with approximately 20 melting point calculations from the literature. Remarkably, we observe significant deviations in about one-third of the cases, underscoring the need for accurate and reliable AI-based algorithms for materials property calculations.
arxiv情報
| 著者 | Olga Klimanova,Timofei Miryashkin,Alexander Shapeev |
| 発行日 | 2023-06-23 07:53:09+00:00 |
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