Out-of-Distribution Robust Active Learning of Message-Passing Potentials for Extreme Non-Equilibrium Iron Dynamics
本論文は、基底状態の熱力学的忠実性を維持しつつ、極端な非平衡配置を系統的にサンプリングすることにより、体心立方鉄に対する極めて高精度かつ堅牢なMACE原子間ポテンシャルを効率的に構築する、OOD Robust Active Learning(OODR-AL)フレームワークを導入するものである。