Challenging Atomistic Foundation Models on Disordered Carbons
本研究对六种基础机器学习原子间势函数在无序碳系统上进行了压力测试,揭示了低训练误差并不能保证域外可靠性,并确定 MACE-MH-1 是生成实验真实纳米多孔碳结构最稳健的模型。
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凝聚态物理与材料科学的交汇点,正以前所未有的速度重塑我们对物质世界的理解。从超导体到新型电池材料,这一领域致力于探索微观粒子的排列如何决定宏观世界的性能。Gist.Science 在此板块特别关注源自 arXiv 的最新预印本,它们代表了该领域最前沿的突破。
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本研究对六种基础机器学习原子间势函数在无序碳系统上进行了压力测试,揭示了低训练误差并不能保证域外可靠性,并确定 MACE-MH-1 是生成实验真实纳米多孔碳结构最稳健的模型。
本文建立了一种基于扫描探针显微术的标准协议,通过引入新的描述符来定量表征超导量子比特侧壁形貌,从而实现跨实验室的比较,并为未来研究侧壁几何结构与量子比特性能之间的相关性提供可能。
这项研究表明,SrTiO(111)异质结构中的极性铁弹性畴壁作为一种载流子密度可调的电子自由度,驱动了玻璃态电子动力学,并支配了低密度二维电子气的光响应。
本文提出了一种利用光滑粒子流体动力学(SPH)模拟中固有的颜色场生成方法来对粒子进行分类,从而有效地追踪并消除残余应力,进而防止固体对象发生过早失效的方法。
本研究结合非平衡分子动力学模拟与机器学习,揭示了空位密度是驱动钨晶格热导率呈现非线性、剂量依赖性退化的主导因素,并表现出在 0.05 at.% 的临界空位阈值处发生的阶跃式转变。
本文证明了中心对称固体可以通过由光电场与磁场的双线性耦合驱动的磁电体相体积光生伏特效应产生直流光电流,从而将体积光生伏特效应扩展到反演对称材料中,并实现对交错磁序的电学读取。
本文提出了一种新颖的多模态人工智能框架,该框架通过将晶体结构的图神经网络分析与语义文本描述的大语言模型处理相结合,实现了在预测材料磁有序性方面优于单一模型的准确度。
本文提出了一种将大语言模型与确定性数值分析相结合的自主智能体,用于自驱动实验室中光谱数据异常的自适应处理,该智能体成功恢复了大多数失败的光透射光谱的定量乌尔巴赫能量值,并为模糊案例提供了具有科学辩护性的拒绝说明。
本文揭示了像 MnTe 这样的交替磁体中微弱或消失的圆偏振光学信号,往往源于巨大的、相反贡献之间的微观抵消,而非缺乏对手性敏感跃迁,从而建立了一个由磁对称性决定响应的允许性、而由微观补偿决定其量级与符号的框架。
本文从理论上确定了单层范德华笼型(kagome) 家族材料,特别是 ,是实现高温分数量子陈绝缘体及相关拓扑相的一个极具前景的平台,这归功于其固有的拓扑平带、强相互作用以及可调控的特性。