绪方/小林实验室硕士二年级学生出口元隆撰写的论文发表在热门话题：人工智能与机器学习上。

　近年来，利用机器学习预测原子相互作用方面取得了重大进展，但机器学习模型很难推断，并且预测具有高度无序结构的缺陷附近的区域也存在问题。在这项研究中，无铅铁电材料钛酸钡（钛酸钡)的位错缺陷结构，我们构建了一种机器学习势，可以高精度地再现位错核心附近的原子相互作用。利用这种潜力钛酸钡我们对该材料进行了分子动力学模拟，并首次表明位错核结构的不对称性导致位错核形成反向极化域的不对称性。

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