Model AI generuje struktury szkła metalicznego 500

Model AI generuje struktury szkła metalicznego 500 razy taniej obliczeniowo niż symulacje i z błędem energii swobodnej poniżej 0,2% w reżimie niskotemperaturowym. ⚗️🤖

Zespół Cheng i współpracowników stworzył ATLAS - próbnik oparty na dyfuzji i ekwiwariantnych grafowych sieciach neuronowych. Zamiast czekać na rzadkie zdarzenia termiczne, uczy się on generować rozkład Boltzmanna bezpośrednio z funkcji energii. W testach na dwuwymiarowych układach Kob-Andersena ATLAS osiągnął błąd swobodnej energii poniżej 0,2% przy 500-krotnie mniejszej liczbie ewaluacji energii niż klasyczne metody Monte Carlo. Co więcej, model generalizuje na różne składy i temperatury: dla metalicznych szkieł Cu-Zr i Cr-Co-Ni odtworzył eksperymentalne trendy uporządkowania bliskiego zasięgu. Sprzężony z dużym modelem językowym przeszukał przestrzeń ośmiu pierwiastków pod kątem szkieł wysokiej entropii, znajdując front Pareto równoważący sztywność i plastyczność w zaledwie 480 ewaluacjach. (preprint, oczekuje recenzji)

To zmiana reguł gry w inżynierii materiałowej: przyspiesza projektowanie nowych szkieł dla energetyki czy lotnictwa o rzędy wielkości.

https://arxiv.org/abs/2607.19198v1

Jakby ktoś szukał przystępnych naukowych nowinek — na X polecam! https://x.com/ApoteozaWiedzy

ApoteozaWiedzy #nauka #ciekawostki #szkło #sztucznainteligencja

Czytaj cały artykuł u źródła — Wykop #ciekawostki