論文の概要: A physics-informed AI method for calculating melting points with
uncertainty control and optimal sampling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.13345v1
- Date: Fri, 23 Jun 2023 07:53:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-26 13:26:10.565016
- Title: A physics-informed AI method for calculating melting points with
uncertainty control and optimal sampling
- Title(参考訳): 不確実性制御と最適サンプリングによる融点計算のための物理インフォームドAI法
- Authors: Olga Klimanova, Timofei Miryashkin, Alexander Shapeev
- Abstract要約: NPTアンサンブルにおける共存シミュレーションに基づいて,融点の自動計算を行う人工知能(AI)手法を提案する。
固液共存進化の物理モデルを統合することで、AI手法の精度が向上し、最適な意思決定が可能になることを実証する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 69.43980939560575
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present an artificial intelligence (AI) method for automatically computing
the melting point based on coexistence simulations in the NPT ensemble. Given
the interatomic interaction model, the method makes decisions regarding the
number of atoms and temperature at which to conduct simulations, and based on
the collected data predicts the melting point along with the uncertainty, which
can be systematically improved with more data. We demonstrate how incorporating
physical models of the solid-liquid coexistence evolution enhances the AI
method's accuracy and enables optimal decision-making to effectively reduce
predictive uncertainty. To validate our approach, we compare our results with
approximately 20 melting point calculations from the literature. Remarkably, we
observe significant deviations in about one-third of the cases, underscoring
the need for accurate and reliable AI-based algorithms for materials property
calculations.
- Abstract(参考訳): NPTアンサンブルにおける共存シミュレーションに基づいて,融点の自動計算を行う人工知能(AI)手法を提案する。
原子間相互作用モデルに基づき、シミュレーションを行う原子の数と温度について決定を行い、収集されたデータに基づいて不確実性とともに融点を予測し、より多くのデータで体系的に改善することができる。
固液共存進化の物理モデルを統合することで、AI手法の精度が向上し、最適な意思決定が予測の不確実性を効果的に低減できることを示す。
提案手法を検証するため,論文から得られた約20個の融点計算との比較を行った。
注目すべきは、約3分の1のケースにおいて重要な偏差を観測し、材料資産計算のための正確で信頼性の高いAIベースのアルゴリズムの必要性を強調することである。
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