基于具有主动学习的机器学习原子势加速吸附分子位置的全局搜索
材料科学
2024-12-30 v1 计算物理
摘要
我们提出了一种用于加速分子吸附位置搜索的算法，基于对表面吸附剂几何构型的全局优化。我们的 method 使用机器学习原子势（矩张量势）来逼近势能面，并使用主动学习算法自动构建最优训练数据集。为验证我们的 method，我们在已知的各种催化系统上进行比较，这些系统包括不同晶面学取向和吸附剂构型的表面，如 CO/Pd(111)、NO/Pd(100)、NH/Cu(100)、CH/Ag(111) 和 CHCO/Rh(211)。在所有情况下，我们都观察到我们的计算结果与文献结果一致。
引用
@article{arxiv.2412.19162,
title = {Accelerating global search of adsorbate molecule position using machine-learning interatomic potentials with active learning},
author = {Olga Klimanova and Nikita Rybin and Alexander Shapeev},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.19162},
year = {2024}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:2410.03484