論文の概要: Accurate melting point prediction through autonomous physics-informed learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.13345v2
• Date: Fri, 13 Oct 2023 13:34:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-17 01:36:05.983323
• Title: Accurate melting point prediction through autonomous physics-informed learning
• Title（参考訳）: 自律的物理情報学習による正確な融点予測
• 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から自律的に学習することで融点を計算するアルゴリズムを提案する。 固液共存進化の物理モデルを統合することで、アルゴリズムの精度が向上し、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）: 52.217497897835344
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present an algorithm for computing melting points by autonomously learning from 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 algorithm's accuracy and enables optimal decision-making to effectively reduce predictive uncertainty. To validate our approach, we compare the results of 20 melting point calculations from the literature to the results of our calculations, all conducted with same interatomic potentials. Remarkably, we observe significant deviations in about one-third of the cases, underscoring the need for accurate and reliable 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から自律的に学習することで融点を計算するアルゴリズムを提案する。 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により,アルゴリズムの精度が向上し,最適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。 本手法の有効性を検証するため,20個の融点計算結果と計算結果を比較した。 顕著な点として,約3分の1のケースにおいて,材料資産計算の正確かつ信頼性の高いアルゴリズムの必要性が強調されている。

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