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CHGNet
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图神经网络理论解释多层消息传递的有效性
研究人员开发了一个理论框架，解释了图神经网络（GNN）中多层消息传递在近似势能面方面的有效性。他们的工作证明了具有三体消息传递的超图神经网络可以作为通用逼近器。该理论表明，在特定条件下，稀疏图上的 L 层消息传递等同于能够访问完整的 L 跳邻域，为 GNN 基础的原子间势中常用的具有较小层内截止的多层消息传递实践提供了严格的理由。因此，DPA3 和 CHGNet 等架构也被证明继承了这种通用逼近能力。
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新AI方法改进通用机器学习原子间势的训练
研究人员开发了一种名为自适应多教师路由（ATR）的新方法，以改进通用机器学习原子间势（uMLIPs）的训练。该技术解决了精确计算相关的高计算成本问题，而高计算成本通常会限制训练数据集。ATR使用多个预训练的uMLIPs来智能选择可靠的数据点用于伪标签生成，有效拒绝模型不够自信的结构。这种方法能够以最少的精确标签创建大型、高保真数据集，从而提高分子动力学模拟的性能和动力学鲁棒性。