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Elevating universal interatomic potentials with large-scale off-equilibrium data
DOI:10.1038/s43588-026-00994-y.png)
摘要
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开放材料2024数据集提供了一个大规模、开放获取的量子化学原子级模拟集合,涵盖了多种非平衡晶体结构,从而使得机器学习原子间势能在不同材料预测任务中更加稳健。
期刊
IF:
18.3
论文数:
3.1K
被引数:
4.0K
机构
引用论文
CHGNet as a pretrained universal neural network potential for charge-informed atomistic modellingCHGNet作为预训练的通用神经网络,具有用于电荷信息原子建模的潜力
Maximizing efficiency of dataset compression for machine learning potentials with information theory
Foundation models for atomistic simulation of chemistry and materials化学和材料的原子模拟的基础模型
Nature Reviews Chemistry
IF51.7
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