Fine-tuning of universal machine-learning interatomic potentials for 2D high-entropy alloys
تُظهر هذه الدراسة أن الضبط الدقيق لإمكانات الذرات لتعلم الآلة الشاملة على هياكل مُولدة بشكل منهجي يُمكّن من تحقيق دقة تقارب دقة نظرية الكثافة الوظيفية (DFT) في التنبؤ بطاقات الخلط للسبائك عالية الاعتلاج ثنائية الأبعاد، مما يتغلب على القيود الحسابية لحسابات نظرية الكثافة الوظيفية المباشرة للأنظمة المعقدة مثل (Mo,Ta,Nb,W,V)S المُصنعة تجريبياً.