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L'apprentissage automatique piloté par les données est apparu pour pallier les limites des méthodes traditionnelles de modélisation des interactions interatomiques dans les matériaux, telles que la théorie fonctionnelle de la densité électronique et les potentiels semi-empiriques. L'approche implique un modèle mathématique et des données de mécanique quantique. Nous nous concentrons sur les méthodes d'apprentissage automatique pour développer un potentiel tenseur de moment, en particulier sur la génération de bases de données, ainsi que sur une mise en œuvre préliminaire d'un modèle d'apprentissage automatique pour le silicium, qui sera ensuite étendu aux minéraux argileux.

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