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Machine-learned potentials for solvation modeling
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AI
DOI：10.1088/1361-648X/ae2177.png)
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摘要
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溶剂环境在决定分子结构、能量学、反应性和界面现象方面发挥着核心作用。然而，由于相互作用复杂且第一性原理方法随体系尺寸呈现不利的计算规模，从第一性原理对溶剂化进行建模仍然困难。机器学习势（MLPs）最近已作为量子化学方法的有效替代方案出现，能够在大幅降低计算成本的同时提供第一性原理精度。MLPs近似潜在势能面，使溶质体系的能量和力的高效计算成为可能。它们还能够考虑氢键、长程极化和构象变化等效应。本文综述了MLPs在溶剂化建模中的发展和应用。我们总结了基于MLPs的能量和力预测的理论基础，并基于训练目标、模型类型以及与架构、描述符和训练协议相关的设计选择，对MLPs进行了分类。讨论了其与现有溶剂化工作流程的集成，并通过涵盖小分子、界面和反应体系的研究案例。最后，我们概述了面向可转移、稳健且具有物理基础的溶剂化感知原子级建模的MLPs所面临的开放性挑战和未来方向。
Keyword:
machine-learned potentials (MLPs)
machine-learned atomistic potentials (MLAPs)
machine-learned force fields (MLFFs)
machine-learned interatomic potentials (MLIPs)
solvation modeling
hybrid solvation
microsolvation
期刊
IF:
2.6
论文数:
579
被引数:
5.1W
机构
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