A Transferable Machine-Learned Potential Enabling Large-Scale Copper-Carbon Simulations from Equilibrium to Extreme Conditions
Dieses Paper stellt NEP-CuC vor, ein übertragbares, maschinell gelerntes Potenzial, das Kupfersysteme mit Kohlenstoff über vielfältige Bedingungen hinweg – vom Gleichgewicht bis hin zu extremen Nichtgleichgewichtsszenarien – präzise simuliert und dadurch detaillierte atomistische Einblicke in thermisches Management, Metallisierung und Grenzflächenverarbeitungsprozesse ermöglicht.