Estudio microscópico de la superficie líquida del Galio: perfil iónico, reflectividad y procesos de oxidación mediante potenciales basados en redes neuronales

Abstract

Se han realizado simulaciones de dinámica molecular del galio líquido utilizando un potencial interatómico basado en machine learning, específicamente un modelo de regresión con redes neuronales. El estudio se ha centrado en caracterizar la interfaz líquido-vapor mediante el análisis del perfil de densidad iónica, la función de distribución radial y la reflectividad. También se ha investigado el efecto de la oxidación superficial mediante la incorporación de oxígeno en la interfaz, observándose cambios estructurales notables que afectan las propiedades interfaciales del sistema.

Molecular dynamics simulations of liquid gallium were performed using a machine learning interatomic potential, specifically a neural network regression model. The study focused on characterizing the liquid-vapor interface by analyzing the ionic density profile, radial distribution function, and reflectivity. Additionally, the effect of surface oxidation was investigated by introducing oxygen at the interface, revealing significant structural changes that impact the interfacial properties of the system.