Data-Efficient Machine learning for Predicting Dopant Formation Energies in TiO Monolayer
Dit artikel toont aan dat nauwkeurige en chemisch overdraagbare voorspellingen van vormingsenergieën voor gedoteerde TiO₂-monolagen mogelijk zijn met beperkte datasets, mits deze zijn gebaseerd op fysisch relevante beschrijvers en gecombineerd met dichtheidsfunctionaaltheorie.