An Investigation in the Kinetic Persistence of TiO Polymorphs using Machine Learning Driven Pathfinding in Crystal Configuration Space
Diese Studie entwickelt einen maschinellen Lernalgorithmus, der auf der Kristall-Normalform basiert, um Diffusionspfade zwischen metastabilen und stabilen TiO₂-Polymorphen zu identifizieren und so die kinetische Persistenz dieser Phasen im Hinblick auf ihre experimentelle Beobachtbarkeit zu untersuchen.