Джун Ченг — ИИ-ускорение AIMD-моделирования электрохимических интерфейсов — IPAM в Калифорнийском... скачать в хорошем качестве

Джун Ченг — ИИ-ускорение AIMD-моделирования электрохимических интерфейсов — IPAM в Калифорнийском...

Запись сделана 27 октября 2025 г. Цзюнь Чэн из Университета Сямынь (Амой) представляет доклад «Ускорение AIMD-моделирования электрохимических интерфейсов с помощью искусственного интеллекта» на семинаре IPAM «Граничные условия для атомистического моделирования в макроскопических электрохимических ячейках». Аннотация: Метод ab initio молекулярной динамики (AIMD) доказал свою эффективность в изучении сложных химических систем, таких как электрохимические интерфейсы [1]. Благодаря строгому квантово-механическому и статистическому анализу электрохимических интерфейсов AIMD не только помог разрешить микроскопические структуры двойных электрических слоев под потенциалом смещения [2], часто в сочетании со спектроскопической характеристикой in situ, но и продемонстрировал, что адсорбция воды на металлических электродах, таких как Pt, оказывает существенное влияние на диэлектрические свойства интерфейсов, что приводит к отрицательному емкостному отклику и, следовательно, к колоколообразной дифференциальной емкости слоев Гельмгольца [3]. Однако высокая вычислительная стоимость AIMD ограничивает его применение малыми модельными системами, состоящими из сотен атомов на временной шкале десятков пс. В то время как последняя разработка AIMD с ускорением ИИ (AI2MD) значительно увеличивает размер и временной масштаб, демонстрируя большие перспективы для моделирования in situ реалистичных электрохимических систем. Предпосылкой является то, что потенциал машинного обучения (MLP), часто недальновидный в обычных реализациях, должен быть способен точно улавливать дальнодействующую электростатику, а также как локальные, так и нелокальные диэлектрические отклики интерфейсов электрод-электролит. В этом докладе я представлю наши недавние усилия по разработке такого электрохимического MLP (ec-MLP), который использует гибридную схему, сочетающую локализацию Ванье и метод поляризуемых электродов для учета поляризации интерфейса [4]. Точность ec-MLP была подтверждена с помощью моделирования AIMD электризованного интерфейса Pt-вода, воспроизводящего колоколообразную дифференциальную емкостную кривую. Ссылки: [1] J.-B. Le, M. Iannuzzi, A. Cuesta, J. Cheng*, Определение потенциалов нулевого заряда металла по сравнению со стандартным водородным электродом с помощью DFTMD, Phys. Rev. Lett., 2017, 119, 16801. [2] C.-Y. Li#, J.-B. Le#, Y.-H. Wang, S. Chen, Z.-L. Yang, J.-F. Li*, J. Cheng*, Z.-Q. Tian, ​​In situ зондирование электризованных интерфейсных водных структур на атомарно-плоских поверхностях. Nat. Mater., 2019, 18, 697-701. [3] J.-B. Le, Q.-Y. Fan, J.-Q. Li, J. Cheng*, Молекулярное происхождение отрицательной составляющей емкости Гельмгольца на электризованном интерфейсе Pt(111)/вода, Sci. Adv., 2020, 41, eabb1219. [4] J.-X. Zhu*, J. Cheng*, Потенциал машинного обучения для электрохимических интерфейсов с гибридным представлением диэлектрического отклика, Phys. Rev. Lett. 2025, 135, 018003. Подробнее онлайн: https://www.ipam.ucla.edu/programs/wo...