Physics-informed acquisition weighting for stoichiometry-constrained Bayesian optimization of oxide thin-film growth
Este artigo introduz um método de otimização bayesiana informada pela física que incorpora prioris de crescimento cristalino na função de aquisição por meio de um esquema de ponderação, permitindo uma convergência rápida e eficiente para as condições estequiométricas ideais para o crescimento de filmes finos de LaAlO3 em apenas 15 experimentos.