A domain-specific machine learning potential model for metallic materials spanning 53 elements
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Le résumé fourni par la source
Alloys have been the cornerstone of human societal progress, from the Bronze Age to modern sustainable technologies. Yet, their atomic-scale behavior remains poorly understood, impeding their targeted optimization. Thus, reliable and efficient material design tools are urgently needed to accelerate alloy development. To address this demand, we develop a domain-specific machine learning potential (MLP) model spanning 53 metallic elements with balanced accuracy and efficiency. The model achieves DFT-level precision: energy mean absolute error (MAE) = 12 meV/atom, force MAE = 144 meV/Å, accurately predicts lattice parameters, elastic constants, and equation of states. We further validate its versatility through four alloy systems: (1) negative thermal expansion in Ti-Nb orthorhombic phases, (2) the Elinvar effect in Co 25 Ni 25 (TiZrHf) 50 intermetallic compound, (3) grain boundary segregation and high-temperature deformation in NbTaMoW multi-principal element alloy, and (4) precipitation pathway and θ ′/Al interface segregation in Al-Cu-based alloy. This model provides a foundational tool for atomic-scale simulation, advancing materials research and accelerating alloy design.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- A domain-specific machine learning potential model for metallic materials spanning 53 elements
- Date Crossref
- 10/04/2026
- Éditeur
- Springer Science and Business Media LLC
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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University of Science and Technology Beijing pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Beijing Institute of Aeronautical Materials pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Beijing Academy of Artificial Intelligence pays non établi dans la noticeInstitution
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Beihang University State Key Laboratory of Artificial Intelligence for Materials Science pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Materials Science and Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Artificial Intelligence for Science Institute pays non établi dans la noticeStructure de recherche
University of Science and Technology Beijing, Beijing Institute of Aeronautical Materials et Beijing Academy of Artificial Intelligence, avec 3 autres affiliations.
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