Data-Efficient Adaptation of DPA-4 Force Fields to DFT+U Energetics: A Case Study in NiO
تُظهر هذه الدراسة أن حقول القوة المعتمدة على التعلم الآلي والمدربة مسبقاً على مجموعات بيانات واسعة ذات طاقات طور غير صحيحة يمكن تصحيحها بكفاءة لمواد محددة مترابطة مثل أكسيد النيكل (NiO) من خلال الضبط الدقيق المدمج على مستوى الهدف، مما يتيح استراتيجية عملية متعددة الدقة تعطي الأولوية للتدريب المسبق الواسع يليه التعديل الخاص بالتطبيق.