Machine Learning Interatomic Potentials for Million-Atom Simulations of Multicomponent Alloys
이 논문은 다성분 합금의 대규모 원자 시뮬레이션을 위해 NEP 와 GRACE 두 가지 머신러닝 상호원자 퍼텐셜을 비교 평가하여, GRACE 가 학습 효율과 정확도에서 우위를 보이는 반면 NEP 는 추론 속도가 약 60 배 빨라 백만 원자 규모의 충격파 전파 시뮬레이션과 같은 극한 조건에서의 대규모 분자동역학 연구에 적합함을 규명했습니다.