KLIFF: A framework to develop physics-based and machine learning interatomic potentials
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Wen, Mingjian, Afshar, Yaser, Elliott, Ryan S., Tadmor, Ellad B. |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2021
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Comparative study of ensemble-based uncertainty quantification methods for neural network interatomic potentials
di: Kurniawan, Yonatan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kurniawan, Yonatan, et al.
Pubblicazione: (2025)
A KIM-compliant potfit for fitting sloppy interatomic potentials: Application to the EDIP model for silicon
di: Wen, Mingjian, et al.
Pubblicazione: (2016)
di: Wen, Mingjian, et al.
Pubblicazione: (2016)
Cartesian atomic moment machine learning interatomic potentials
di: Wen, Mingjian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wen, Mingjian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Statistical mechanics of a 2D material in a gas reservoir
di: Choi, Moon-ki, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Choi, Moon-ki, et al.
Pubblicazione: (2026)
Platonic representation of foundation machine learning interatomic potentials
di: Li, Zhenzhu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Zhenzhu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Benchmarking phonon anharmonicity in machine learning interatomic potentials
di: Bandi, Sasaank, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bandi, Sasaank, et al.
Pubblicazione: (2024)
An efficient forgetting-aware fine-tuning framework for pretrained universal machine-learning interatomic potentials
di: Kim, Jisu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kim, Jisu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Combining Brillouin spectroscopy and machine learned interatomic potentials to probe mechanical properties of metal organic frameworks
di: Lindner, Florian P., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lindner, Florian P., et al.
Pubblicazione: (2024)
Toward machine learning interatomic potentials for modeling uranium mononitride
di: Alzate-Vargas, Lorena, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Alzate-Vargas, Lorena, et al.
Pubblicazione: (2024)
Systematic assessment of various universal machine-learning interatomic potentials
di: Yu, Haochen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yu, Haochen, et al.
Pubblicazione: (2024)
A practical guide to machine learning interatomic potentials -- Status and future
di: Jacobs, Ryan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jacobs, Ryan, et al.
Pubblicazione: (2025)
An AI-ready fine-tuning framework for accurate machine-learning interatomic potentials in solid-solid battery interfaces
di: Liu, Xiaoqing, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Liu, Xiaoqing, et al.
Pubblicazione: (2026)
Exploring the energy landscape of aluminas through machine learning interatomic potential
di: Zhang, Lei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Lei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Graph atomic cluster expansion for foundational machine learning interatomic potentials
di: Lysogorskiy, Yury, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lysogorskiy, Yury, et al.
Pubblicazione: (2025)
Atomistic modeling of uranium monocarbide with a machine learning interatomic potential
di: Alzate-Vargas, Lorena, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Alzate-Vargas, Lorena, et al.
Pubblicazione: (2025)
Autonomous thermodynamically informed database generation for machine-learned interatomic potentials and application to magnesium
di: Fletcher, Vincent G., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fletcher, Vincent G., et al.
Pubblicazione: (2025)
Local Order Average-Atom Interatomic Potentials
di: Zeller, Chloe A., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zeller, Chloe A., et al.
Pubblicazione: (2025)
Cross-functional transferability in universal machine learning interatomic potentials
di: Huang, Xu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Huang, Xu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Accelerating the prediction of inorganic surfaces with machine learning interatomic potentials
di: Noordhoek, Kyle, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Noordhoek, Kyle, et al.
Pubblicazione: (2023)
Symmetry-restricted energy landscapes as a benchmark for machine learned interatomic potentials
di: Parackal, Abhijith S, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Parackal, Abhijith S, et al.
Pubblicazione: (2026)
Triplet Envelope Functions for increasing machine learning interatomic potential efficiency and stability
di: Annevelink, Emil, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Annevelink, Emil, et al.
Pubblicazione: (2026)
Fast machine learned $α$-Fe-H interatomic potential for hydrogen embrittlement
di: Makkonen, Eetu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Makkonen, Eetu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Elastic plate basis for the deformation and electron diffraction of twisted bilayer graphene on a substrate
di: Choi, Moon-ki, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Choi, Moon-ki, et al.
Pubblicazione: (2024)
The structure and migration of twin boundaries in tetragonal $β$-Sn: an application of machine learning based interatomic potentials
di: Chesser, Ian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chesser, Ian, et al.
Pubblicazione: (2025)
Constructing and evaluating machine-learned interatomic potentials for Li-based disordered rocksalts
di: Choyal, Vijay, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Choyal, Vijay, et al.
Pubblicazione: (2023)
Accurate, transferable, and verifiable machine-learned interatomic potentials for layered materials
di: Georgaras, Johnathan D., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Georgaras, Johnathan D., et al.
Pubblicazione: (2025)
Screening of material defects using universal machine-learning interatomic potentials
di: Berger, Ethan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Berger, Ethan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Nine-element machine-learned interatomic potentials for multiphase refractory alloys
di: Byggmästar, Jesper, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Byggmästar, Jesper, et al.
Pubblicazione: (2026)
A collinear-spin machine learned interatomic potential for Fe$_{7}$Cr$_{2}$Ni alloy
di: Shenoy, Lakshmi, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Shenoy, Lakshmi, et al.
Pubblicazione: (2023)
Comparing the latent features of universal machine-learning interatomic potentials
di: Chorna, Sofiia, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chorna, Sofiia, et al.
Pubblicazione: (2025)
Unveiling defect motifs in amorphous GeSe using machine learning interatomic potentials
di: Moon, Minseok, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Moon, Minseok, et al.
Pubblicazione: (2025)
Minimalist machine-learned interatomic potentials can predict complex structural behaviors accurately
di: Robredo-Magro, Iñigo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Robredo-Magro, Iñigo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Data-efficient multi-fidelity training for high-fidelity machine learning interatomic potentials
di: Kim, Jaesun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kim, Jaesun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Information-entropy-driven generation of material-agnostic datasets for machine-learning interatomic potentials
di: Subramanyam, Aparna P. A., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Subramanyam, Aparna P. A., et al.
Pubblicazione: (2024)
Thermal boundary conductance of metal diamond interfaces predicted by machine learning interatomic potentials
di: Adnan, Khalid Zobaid, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Adnan, Khalid Zobaid, et al.
Pubblicazione: (2024)
Benchmarking empirical and machine-learned interatomic potentials using phase diagram predictions for Lead
di: Hellyar, Tom, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Hellyar, Tom, et al.
Pubblicazione: (2026)
Fast and accurate Fe-H machine-learning interatomic potential for elucidating hydrogen embrittlement mechanisms
di: Ito, Kazuma
Pubblicazione: (2025)
di: Ito, Kazuma
Pubblicazione: (2025)
Structure-property relations of silicon oxycarbides studied using a machine learning interatomic potential
di: Leimeroth, Niklas, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Leimeroth, Niklas, et al.
Pubblicazione: (2024)
AtomProNet: Data flow to and from machine learning interatomic potentials in materials science
di: Galib, Musanna, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Galib, Musanna, et al.
Pubblicazione: (2025)
Studies of Ni-Cr complexation in FLiBe molten salt using machine learning interatomic potentials
di: Attarian, Siamak, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Attarian, Siamak, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Comparative study of ensemble-based uncertainty quantification methods for neural network interatomic potentials
di: Kurniawan, Yonatan, et al.
Pubblicazione: (2025) -
A KIM-compliant potfit for fitting sloppy interatomic potentials: Application to the EDIP model for silicon
di: Wen, Mingjian, et al.
Pubblicazione: (2016) -
Cartesian atomic moment machine learning interatomic potentials
di: Wen, Mingjian, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Statistical mechanics of a 2D material in a gas reservoir
di: Choi, Moon-ki, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Platonic representation of foundation machine learning interatomic potentials
di: Li, Zhenzhu, et al.
Pubblicazione: (2025)