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Ergebnisse für “Simula”
Forschung

<h1>Hessian-gestütztes ML-Potential verbessert Simulationen und Vorhersagen</h1> <p>Wissenschaftler haben ein neues Machine‑Learning‑Interatomic‑Potential (Hi‑MLIP) entwickelt, das die lokale Krümmung von Potential Energy Surfaces (PES) zuverlässig erfasst. Durch die Einbeziehung von Hessian‑Informationen können damit thermodynamische und kinetische Eigenschaften von Molekülen und Materialien aus erster Prinzipien präziser vorhergesagt werden.</p> <p>Um die enorme Rechenlast, die mit der Berechnung von Hess
arXiv – cs.LG
Forschung

Actor-Critic-Framework steigert Analog‑Design‑Optimierung um bis zu 70 % Die Optimierung von Analogschaltungen ist oft ein langwieriger Prozess, weil selbst kleine Änderungen an Bauteilgrößen oder Bias‑Werten teure Simulationszyklen erfordern. Gleichzeitig liegen hochwertige Lösungen nur in einem schmalen Teil eines riesigen Suchraums. Traditionelle Optimierer entlasten zwar teilweise, übernehmen aber kaum die Art von Urteilsvermögen, das Designer bei der nächsten Suchrichtung einsetzen. In dem neuen Ansatz
arXiv – cs.LG