增强势方法：面向谱学缺陷基因组的多尺度建模及其在合金晶界偏析能高通量计算中的应用

本文提出了一种创新的多尺度建模方法——增强势方法（augmented potential method），通过结合机器学习势（MLP）的化学精度与高效势函数的速度优势，成功实现了对1036种二元合金体系晶界偏析能（grain boundary segregation energy）的高通量计算。该方法突破了传统第一性原理计算（first principles）的成本限制，建立了目前规模最大、精度更高的缺陷能量数据库，为晶体材料缺陷基因组（defect genome）研究提供了新范式。

　　

亮点

数据可用性

支持本文研究结果的数据可在补充材料[48]中获取。

CRediT作者贡献声明

Nutth Tuchinda： 撰写-评审与编辑，撰写-初稿，可视化，验证，软件，方法论，研究，形式分析，数据管理，概念化。Changle Li： 撰写-评审与编辑，可视化，验证，软件，方法论，研究，形式分析。Christopher A. Schuh： 撰写-评审与编辑，撰写-初稿，验证，监督，资源，项目管理，研究，资金获取，形式分析。

利益冲突声明

作者声明不存在任何可能影响本研究成果的已知竞争性经济利益或个人关系。

致谢

本研究主要受到美国能源部（US Department of Energy）奖项DE-SC0020180支持。NT感谢海军研究办公室（Office of Naval Research, ONR）资助N00014-23-12004对铁基体系研究的支持。C. Li受Knut与Alice Wallenberg基金会资助。作者感谢MIT Satori及研究计算项目提供的计算资源，同时感谢MIT SuperCloud与林肯实验室超级计算中心的支持。