Diffusion-based Generative Machine Learning Model for Predicting Crack Propagation in Aluminum Nitride at the Atomic Scale
تقدم هذه الورقة نموذج تعلم آلي توليدي يعتمد على الانتشار يتنبأ بسرعة ودقة بانتشار الشقوق على المقياس الذري في نتريد الألمنيوم من خلال التكييف حصرياً على تضمينات البنية المجهرية الأولية، مما يتغلب على القيود الحسابية لمحاكاة الديناميكا الجزيئية التقليدية مع الحفاظ على الدقة الفيزيائية والقدرة على التعميم في سيناريوهات الشقوق المتعددة المعقدة.