La position du point critique détermine le sommet du dôme de coexistence liquide-vapeur. Il s'agit d'un paramètre physique d'une importance fondamentale dans l'étude des chocs à haute énergie, y compris ceux associés aux grands impacts planétaires. Pour la plupart des matériaux planétaires majeurs, tels que les oxydes et les silicates, la position estimée du point critique est inférieure à 1 g/cm3 à des températures supérieures à 5000 K. Nous calculons ici la position du point critique de l'un des matériaux les plus omniprésents : MgO. Pour cela, nous effectuons des simulations de dynamique moléculaire (MD) de premier principe. Nous trouvons la densité critique dans la gamme 0.45-0.6g/cm3 et la température critique dans la gamme 6500-7000 K. Nous étudions en détail le comportement du MgO dans les régimes sous-critique et supercritique, et nous fournissons un aperçu de la structure et de la spéciation chimique. Nous observons un changement dans la spéciation du MgO vers des degrés de coordination plus faibles lorsque la température augmente de 4000 à 10 000 K. Ce changement de spéciation est moins prononcé à des densités plus élevées. Nous observons la séparation liquide-gaz dans la nucléation des nano bulles à des densités inférieures à la spinodal liquide. La majorité des espèces chimiques formant la phase gazeuse naissante est constituée d'atomes de Mg et de O isolés et de quelques molécules de MgO et de O2. Nous constatons que l'état d'ionisation des atomes dans la phase liquide est proche de la charge nominale, mais qu'il disparaît presque près de la frontière liquide-gaz et dans la phase gazeuse, qui est par conséquent largement atomique. Nous effectuons la même analyse sur CaO. Comme le MgO et le CaO sont tous deux des matériaux géologiques importants, et qu'ils partagent de nombreuses similitudes physiques, nous nous intéressons à leur degré de similitude dans des conditions extrêmes. Nous trouvons une température critique légèrement inférieure, entre 6000 et 6500 K, avec une densité critique entre 0,5 et 0,7 g/cm3. Structurellement, nous constatons que le MgOx est légèrement plus orienté vers des degrés de coordination plus élevés que ce que nous voyons pour le CaOx. Cette différence est probablement due à la plus petite distance Mg-O par rapport à Ca-O. La plus grande différence dans les espèces de vapeur entre les deux systèmes est la quantité de O, qui est trois fois plus fréquente dans le CaO que dans le MgO. Comme l'intelligence artificielle et Machine Learning (ML) sont devenus les nouveaux mots à la mode dans la plupart des domaines de la recherche et de l'industrie, la dynamique moléculaire a commencé à appliquer ces méthodologies pour améliorer ses performances. Les développements récents dans l'apprentissage automatique ont augmenté de façon exponentielle l'intérêt et de nouveaux schémas d'apprentissage automatique semblent être publiés chaque année. Dans ce travail, nous appliquons l'un des différents potentiels ML à notre travail précédent sur le MgO. Notre choix de potentiel ML est le potentiel de Gaussian Approximation Potential (GAP), qui est basé sur Gaussian Process Regression (GPR). Les données d'entraînement sont produites en effectuant des calculs statiques sur des configurations MD choisies. Notre nouveau potentiel ML nous permet d'exécuter des simulations de trois ordres de grandeur plus grands en une fraction du temps qu'il en coûte avec les premiers principes MD, tout en gardant presque le même niveau de précision. Cela nous permet d'étudier la vaporisation à une échelle plus réaliste et d'effectuer des simulations à plus longue échelle de temps pour déterminer la viscosité du liquide dans le système.