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实体 Amir Masoud Nourollah

Amir Masoud Nourollah

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  1. TOOL · CL_317536 ·

    新基准揭示机器学习原子间势能模型在处理未见分子组成时存在困难

    一个新基准已被开发出来,用于评估机器学习原子间势能模型(MLIPs)的组合泛化能力。这些势能模型对于包括药物设计和材料发现等各种科学应用至关重要。该基准显示,即使是基于数百万分子训练的先进模型,当前最先进的MLIPs在处理未见的分子组成时也面临显著困难,其误差比在分布内数据上的误差高出一个数量级。