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Neural network potentials
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AdaptNTK框架提升了AI在分子动力学模拟中的应用
研究人员开发了AdaptNTK，一种用于神经网路势能不确定性量化和主动学习的新型框架。这种单一模型方法使用经验神经切线核（NTK）特征空间中的正则化马氏距离来估计不确定性，并且可以在不重新训练的情况下递归更新。AdaptNTK在分子动力学模拟中表现出强大的性能，与力误差实现了高相关性，并在rMD17和Transition-1X等数据集的主动学习实验中，尤其是在过渡态构型方面，优于集成方法。
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新框架加速酶催化神经网络训练
研究人员开发了Enerzyme，这是一个旨在提高酶催化研究中神经网络势（NNP）训练效率的新框架。该框架通过引入静电感知NNP架构和自动化数据集生成，解决了量子力学模型的计算需求。Enerzyme代码已证明能够用相对较少的数据点准确重现大型酶簇的反应能量学和过渡态结构，有望加速酶学中的机理研究。