加速シミュレーション：MoS2エピタキシャル成長のためのAI駆動型原子間ポテンシャル

この研究は、材料科学シミュレーションを加速するための機械学習の応用を強調しており、予測モデリングにとって重要な発展です。 MoS2エピタキシャル成長に焦点を当てていることは、半導体研究における実用的な影響を示しています。

• •機械学習は、材料成長プロセスの加速シミュレーションを可能にします。
• •この研究は、電子機器に応用可能なMoS2に焦点を当てています。
• •この研究は、材料科学におけるモデリングと予測の改善に貢献します。