Deciphering diffuse scattering with machine learning and the equivariant foundation model: The case of molten FeO
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Sivaraman, Ganesh, Benmore, Chris J. |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Neutron and X-ray Diffraction Reveal the Limits of Long-Range Machine Learning Potentials for Medium-Range Order in Silica Glass
di: Balantrapu, Sai Harshit, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Balantrapu, Sai Harshit, et al.
Pubblicazione: (2026)
How accurate are foundational machine learning interatomic potentials for heterogeneous catalysis?
di: Kempen, Luuk H. E., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kempen, Luuk H. E., et al.
Pubblicazione: (2025)
Thermodynamic assessment of machine learning models for solid-state synthesis prediction
di: Schlesinger, Jane, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Schlesinger, Jane, et al.
Pubblicazione: (2026)
Machine learning Hubbard parameters with equivariant neural networks
di: Uhrin, Martin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Uhrin, Martin, et al.
Pubblicazione: (2024)
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)
Reciprocal Space Attention for Learning Long-Range Interactions
di: Ramasubramanian, Hariharan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ramasubramanian, Hariharan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Accurate predictive model of band gap with selected important features based on explainable machine learning
di: Lee, Joohwi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lee, Joohwi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Leveraging neural network interatomic potentials for a foundation model of chemistry
di: Kim, So Yeon, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kim, So Yeon, et al.
Pubblicazione: (2025)
A simulation-based training framework for machine-learning applications in ARPES
di: Na, MengXing, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Na, MengXing, et al.
Pubblicazione: (2025)
Interpretable machine learning-guided design of Fe-based soft magnetic alloys
di: Nachnani, Aditi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nachnani, Aditi, et al.
Pubblicazione: (2025)
A generative machine learning model for designing metal hydrides applied to hydrogen storage
di: Liu, Xiyuan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Liu, Xiyuan, et al.
Pubblicazione: (2026)
A machine learning platform for development of low flammability polymers
di: Phan, Duy Nhat, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Phan, Duy Nhat, 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)
Multi-objective optimization and quantum hybridization of equivariant deep learning interatomic potentials on organic and inorganic compounds
di: Laskaris, G., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Laskaris, G., et al.
Pubblicazione: (2026)
Energy-conserving equivariant GNN for elasticity of lattice architected metamaterials
di: Grega, Ivan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Grega, Ivan, et al.
Pubblicazione: (2024)
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)
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)
Lessons from the trenches on evaluating machine-learning systems in materials science
di: Alampara, Nawaf, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Alampara, Nawaf, et al.
Pubblicazione: (2025)
How unconstrained machine-learning models learn physical symmetries
di: Domina, Michelangelo, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Domina, Michelangelo, et al.
Pubblicazione: (2026)
Facet: highly efficient E(3)-equivariant networks for interatomic potentials
di: Miklaucic, Nicholas, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Miklaucic, Nicholas, et al.
Pubblicazione: (2025)
Multimodal machine learning with large language embedding model for polymer property prediction
di: Zhang, Tianren, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Tianren, et al.
Pubblicazione: (2025)
Predicting ionic conductivity in solids from the machine-learned potential energy landscape
di: Maevskiy, Artem, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Maevskiy, Artem, et al.
Pubblicazione: (2024)
Matbench Discovery -- A framework to evaluate machine learning crystal stability predictions
di: Riebesell, Janosh, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Riebesell, Janosh, et al.
Pubblicazione: (2023)
Evaluation of GlassNet for physics-informed machine learning of glass stability and glass-forming ability
di: Allec, Sarah I., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Allec, Sarah I., et al.
Pubblicazione: (2024)
Consistent machine learning for topology optimization with microstructure-dependent neural network material models
di: Vijayakumaran, Harikrishnan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Vijayakumaran, Harikrishnan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Deconstructing equivariant representations in molecular systems
di: Lee, Kin Long Kelvin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lee, Kin Long Kelvin, et al.
Pubblicazione: (2024)
AQCat25: Unlocking spin-aware, high-fidelity machine learning potentials for heterogeneous catalysis
di: Allam, Omar, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Allam, Omar, et al.
Pubblicazione: (2025)
The carbon cost of materials discovery: Can machine learning really accelerate the discovery of new photovoltaics?
di: Walker, Matthew, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Walker, Matthew, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning local equivariant representations for quantum operators
di: Zhouyin, Zhanghao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhouyin, Zhanghao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Revealing the dynamic responses of Pb under shock loading based on DFT-accuracy machine learning potential
di: Hou, Enze, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hou, Enze, et al.
Pubblicazione: (2025)
Grand canonical generative diffusion model for crystalline phases and grain boundaries
di: Lei, Bo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lei, Bo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Deciphering Acoustic Emission with Machine Learning
di: Berta, Dénes, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Berta, Dénes, et al.
Pubblicazione: (2024)
Optimal design of experiments in the context of machine-learning inter-atomic potentials: improving the efficiency and transferability of kernel based methods
di: Barzdajn, Bartosz, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Barzdajn, Bartosz, et al.
Pubblicazione: (2024)
Advancing Magnetic Materials Discovery -- A structure-based machine learning approach for magnetic ordering and magnetic moment prediction
di: Verma, Apoorv, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Verma, Apoorv, et al.
Pubblicazione: (2025)
Machine-learned models for magnetic materials
di: Leszczyński, Paweł, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Leszczyński, Paweł, 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)
Reducing cross-sample prediction churn in scientific machine learning
di: Prastalo, Gordan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Prastalo, Gordan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Machine learning driven search of hydrogen storage materials
di: Banerjee, Tanumoy, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Banerjee, Tanumoy, et al.
Pubblicazione: (2025)
Automated Construction of Artificial Lattice Structures with Designer Electronic States
di: Narasimha, Ganesh, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Narasimha, Ganesh, et al.
Pubblicazione: (2025)
Interpolation and differentiation of alchemical degrees of freedom in machine learning interatomic potentials
di: Nam, Juno, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Nam, Juno, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Neutron and X-ray Diffraction Reveal the Limits of Long-Range Machine Learning Potentials for Medium-Range Order in Silica Glass
di: Balantrapu, Sai Harshit, et al.
Pubblicazione: (2026) -
How accurate are foundational machine learning interatomic potentials for heterogeneous catalysis?
di: Kempen, Luuk H. E., et al.
Pubblicazione: (2025) -
Thermodynamic assessment of machine learning models for solid-state synthesis prediction
di: Schlesinger, Jane, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Machine learning Hubbard parameters with equivariant neural networks
di: Uhrin, Martin, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Accelerating the prediction of inorganic surfaces with machine learning interatomic potentials
di: Noordhoek, Kyle, et al.
Pubblicazione: (2023)