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Améliorer les potentiels interatomiques de l’apprentissage automatique pour la modélisation avancée des matériaux

L’apprentissage automatique transforme de nombreux domaines scientifiques, notamment la science informatique des matériaux. Depuis environ deux décennies, les scientifiques l’utilisent pour effectuer des calculs précis mais peu coûteux des potentiels interatomiques, qui sont des fonctions mathématiques qui expriment l’énergie d’un système d’atomes et constituent un ingrédient permettant de simuler et de prédire la stabilité et les propriétés des matériaux. Mais l’apprentissage automatique n’est pas en soi une baguette magique et de nombreux problèmes demeurent.

Une image rare d'une planète semblable à Tatooine est encore la plus proche de ses étoiles jumelles

Le ventre de la Terre primitive retenait son eau

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