Storskaliga atomistiska datorsimuleringar av material är starkt beroende av interatomiska potentialer som förutsäger energin och Newtoniska krafter på atomer. Traditionella interatomiska potentialer är baserade på fysisk intuition men innehåller få justerbara parametrar och är vanligtvis inte exakta. Den framväxande potentialen för maskininlärning (ML) uppnår mycket exakt interpolering i en stor DFT-databas, men, som är rent matematiska konstruktioner, lider av dålig överförbarhet till okända strukturer. Vi föreslår ett nytt tillvägagångssätt som drastiskt kan förbättra överförbarheten av ML-potentialer genom att informera dem om den fysiska karaktären av interatomisk bindning. Detta uppnås genom att kombinera en ganska allmän fysik-baserad modell (analytisk bindning-order potential) med en neural-nätverk regression. Detta tillvägagångssätt, som kallas det fysiskt informerade neurala nätverket (PINN) potential, visas genom att utveckla en allmän PINN potential för Al. Vi föreslår att utvecklingen av fysikbaserade ML potentialer är den mest effektiva vägen framåt inom området atomistiska simuleringar.
Pun m.fl. REF kombinerar en fysikbaserad modell med ett neuralt nätverk för att konstruera storskaliga atomistiska simuleringar för materialupptäckt.
Physically informed artificial neural networks for atomistic modeling of materials