English(EN) SoLiD26: A First Principles Solid-Liquid Interface Dataset for Machine-learned Interatomic Potentials

新数据集SoLiD26推动了用于固液界面模拟的MLIPs

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-22 04:00

研究人员推出SoLiD26，一个旨在训练机器学习原子势（MLIPs）以模拟固液界面的新数据集。该数据集包含1540万个首个原理结构，最多包含576个原子和15种化学元素，源自密度泛函理论计算和从头分子动力学模拟。SoLiD26旨在通过提供对这些界面的全面采样来解决现有数据集的局限性，这些界面对于理解能源和催化材料至关重要。该数据集已被证明在训练MACE模型用于电化学和催化系统应用方面是有效的。 AI

影响能够实现更准确和可扩展的材料科学模拟，有可能加速能源和催化领域的发现。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Jonas Busk, Emil J. P. Frost, Yogeshwaran Krishnan, Henrik H. Kristoffersen, August E. G. Mikkelsen, Xueping Qin, Xin Yang, Heine A. Hansen, Arghya Bhowmik, Tejs Vegge · 2026-10-22 04:00

SoLiD26：用于机器学习原子间势能的首个第一性原理固液界面数据集

arXiv:2609.28013v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Machine-learned interatomic potentials (MLIPs) enable simulations of larger atomistic systems over longer timescales than traditional ab initio methods but require large, diverse training data. Existing datasets lack compr…

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