A Self-Evolving Machine-Learning-Based Kinetic Monte Carlo Method for Modelling Thin-Film Growth
تقدم هذه الورقة إطار عمل "مونت كارلو" حركي ذاتي التطور يقوم بتدريب نماذج تعلم آلي ديناميكياً أثناء التشغيل للتنبؤ بكفاءة بمعدلات الانتشار الذري لمحاكاة نمو الأفلام الرقيقة، محققاً كفاءة حسابية ودقة عاليتين من خلال استبدال الحسابات المكلفة بالتعلم الموجه بعدم اليقين، كما هو موضح في نمو الطبقة تحت السطحية لـ Ag/Ag{111}.