Efficient Grand Canonical Global Optimization with On-the-fly-trained Machine-learning Interatomic Potentials
यह शोध पत्र एक कुशल ग्रैंड कैनोनिकल ग्लोबल ऑप्टिमाइज़ेशन एल्गोरिदम प्रस्तुत करता है जो प्रतिक्रियाशील वातावरण के तहत नैनोस्ट्रक्चर्ड सामग्रियों की स्थिर संरचनाओं और रासायनिक अवस्थाओं की भविष्यवाणी करने के लिए ऑन-द-फ्लाई प्रशिक्षित मशीन-लर्निंग इंटरएटोमिक पोटेंशियल और *एब इनिशियो* थर्मोडायनामिक्स का उपयोग करता है, जबकि प्रथम-सिद्धांत गणनाओं की कम्प्यूटेशनल लागत को महत्वपूर्ण रूप से कम करता है।