Machine-Learning Exploration of Defect Topologies and Thermodynamic Stability in Graphene with Atomic Vacancies
Este estudo combina termodinâmica atomística semiempírica com aprendizado de máquina interpretável e regressão simbólica para mapear a estabilidade termodinâmica do grafeno com vacâncias atômicas, condensando com sucesso a complexa relação estrutura-estabilidade em uma lei analítica compacta e de alta precisão que identifica a concentração de defeitos e a distância entre vacâncias como os fatores dominantes.