Data-Efficient Machine learning for Predicting Dopant Formation Energies in TiO Monolayer
Este estudo demonstra que modelos de aprendizado de máquina, combinados com cálculos de teoria do funcional da densidade e descritores físico-químicos, podem prever com precisão as energias de formação de dopantes em monocamadas de TiO₂, mesmo com conjuntos de dados pequenos e curados, garantindo também a transferência química entre diferentes elementos dopantes.