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TOOL · CL_51408 · May 26 · 04:00

新的MLIP方法使用轨道电荷提高准确性

研究人员开发了一种新的机器学习原子间势（MLIP）训练方法，该方法显著提高了样本效率和准确性。通过引入半经验轨道电荷，该模型实现了46%的能量平均绝对误差降低，并且比传统的仅能量模型需要少五倍的数据。这种方法在训练过程中使用计算成本低廉的轨道电荷，可以在不牺牲推理效率的情况下开发用于复杂化学系统的准确基础模型。