Comparing fine-tuning strategies of MACE machine learning force field for modeling Li-ion diffusion in LiF for batteries
Este estudo demonstra que o modelo fundamental MACE-MPA-0 e suas estratégias de ajuste fino, mesmo com dados de treinamento mínimos, alcançam precisão comparável ao modelo DeePMD (treinado com mais de 40.000 dados) na previsão da difusividade de lítio no LiF, validando sua eficácia para simulações de dinâmica molecular em baterias de íons de lítio.