Maschinelles Lernen interatomare Potentiale nutzt KI-basierte Methoden, um präzise Modelle der atomaren Wechselwirkungen zu entwickeln. Diese Ansätze verbessern die Simulation von Materialverhalten auf atomarer Ebene und ermöglichen eine verbesserte Vorhersage physikalischer Eigenschaften in komplexen Systemen.