تقدم هذه القسم إطارًا جديدًا لتقدير عدم اليقين بشكل موثوق (UQ) في الإمكانيات بين الذرات المستندة إلى التعلم الآلي (MLIPs)، وهو أمر حاسم لمحاكاة الذرات التنبؤية. ينتقد المؤلفون طرق التنبؤ المتوافق الحالية (CP) بسبب قيودها في الدقة، وقابلية التوسع، والتكيف مع البيئات الذرية المعقدة. لمعالجة هذه القضايا، يقترحون إطارًا مرنًا لمعايرة عدم اليقين يعيد صياغة…