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Die Identifizierung interatomarer Potenziale spielt eine entscheidende Rolle in der statistisch gesteuerten Mechanik, indem sie genaue Kraftfeldmodelle bestimmt, die atomare Wechselwirkungen beschreiben. Diese Potenziale ermöglichen groß angelegte Simulationen von Materialien und erfassen mechanische Eigenschaften wie Elastizität, Plastizität und Bruchverhalten. Forscher können interatomare Potenziale durch den Einsatz von statistischen und maschinellen Lernverfahren optimieren, um die Vorhersagegenauigkeit komplexer Materialsysteme zu verbessern. Dieser Ansatz erhöht die Zuverlässigkeit atomistischer Simulationen, die bei der Entwicklung von Werkstoffen und der Fehleranalyse eingesetzt werden.