Машиннообучаемые потенциалы
межатомного взаимодействия
Расчеты свойств материалов на основе квантовой механики обладают высокой точностью, но требуют больших вычислительных ресурсов, в то время как точности эмпирических потенциалов зачастую недостаточно для получения информативного результата.
Баланс между скоростью и точностью достигается за счет использования машиннообучаемых потенциалов.

Обучаясь на данных квантовомеханических расчетов, они позволяют предсказывать энергии, силы и напряжения конфигураций атомов с той же точностью, но на порядки быстрее расчетов из квантовой механики, что позволяет эффективнее исследовать свойства материалов.
Разработка машиннообучаемых потенциалов межатомного взаимодействия
Moment Tensor Potential (MTP)

  • Достижение точности квантовомеханических расчетов
  • Скорость вычислений на порядки выше по сравнению с DFT
  • Высокая вычислительная эффективность за счет алгоритма активного обучения MTP в ходе молекулярной динамики, который позволяет отбирать только наиболее репрезентативные конфигурации в выборку
  • Учет магнетизма, дальнодействующего и короткодействующего взаимодействия в функциональной форме MTP