🔬 materials science
A single design choice determines whether machine learning models of materials make physically impossible predictions
Cet article démontre que l'incorporation d'étiquettes de parité dans les caractéristiques des modèles d'apprentissage automatique est un choix de conception critique qui garantit des prédictions physiquement exactes pour les propriétés interdites par la symétrie dans les cristaux centrosymétriques, alors que les modèles dépourvus de cette caractéristique produisent des erreurs physiquement impossibles dans presque tous les cas sans sacrifier la précision.