Overcoming sampling limitations using machine-learned interatomic potentials: the case of water-in-salt electrolytes
Dit onderzoek toont aan dat machine-learned interatomische potentialen, en met name fijngefineerde foundation modellen, de sampling-beperkingen van ab initio moleculaire dynamica voor geconcentreerde water-in-zout elektrolyten effectief overwinnen en uitstekende overeenkomst met experimentele waarnemingen bereiken.