Data-Efficient Construction of High-Fidelity Graph Deep Learning Interatomic Potentials
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Ko, Tsz Wai, Ong, Shyue Ping |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
A Fast, Accurate, and Reactive Equivariant Foundation Potential
di: Ko, Tsz Wai, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ko, Tsz Wai, et al.
Pubblicazione: (2025)
Materials Graph Library (MatGL), an open-source graph deep learning library for materials science and chemistry
di: Ko, Tsz Wai, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ko, Tsz Wai, et al.
Pubblicazione: (2025)
Accuracy and Limitations of Machine-Learned Interatomic Potentials for Magnetic Systems: A Case Study on Fe-Cr-C
di: Khazieva, E. O., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Khazieva, E. O., et al.
Pubblicazione: (2025)
DPA4: Pushing the Accuracy-Cost Frontier of Interatomic Potentials with EMFA SO(2) Convolution
di: Li, Tiancheng, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Tiancheng, et al.
Pubblicazione: (2026)
Benchmarking Universal Machine-Learned Interatomic Potentials for High-Temperature Metal-Organic Framework Chemistry
di: Edwards, Connor W., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Edwards, Connor W., et al.
Pubblicazione: (2026)
Matlantis-PFP v8: Universal Machine Learning Interatomic Potential with Better Experimental Agreements via r2SCAN Functional
di: Shinagawa, Chikashi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Shinagawa, Chikashi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Superionic surface Li-ion transport in carbonaceous materials
di: Zhou, Jianbin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhou, Jianbin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Efficient Grand Canonical Global Optimization with On-the-fly-trained Machine-learning Interatomic Potentials
di: Dominguez, Jon Eunan Quinlivan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dominguez, Jon Eunan Quinlivan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Systematic Fine-Tuning of MACE Interatomic Potentials for Catalysis
di: Karimitari, Nima, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Karimitari, Nima, et al.
Pubblicazione: (2026)
Electrochemical Interfaces at Constant Potential: Data-Efficient Transfer Learning for Machine-Learning-Based Molecular Dynamics
di: Bianchi, Michele Giovanni, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bianchi, Michele Giovanni, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Foundational Potential Energy Surface Dataset for Materials
di: Kaplan, Aaron D., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kaplan, Aaron D., et al.
Pubblicazione: (2025)
Enhancing the Quality and Reliability of Machine Learning Interatomic Potentials through Better Reporting Practices
di: Maxson, Tristan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Maxson, Tristan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Expanding Universal Machine Learning Interatomic Potentials to 97 Elements Towards Nuclear Applications
di: Kuroda, Naoya, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kuroda, Naoya, et al.
Pubblicazione: (2026)
Impacts of Hot Electron Diffusion, Electron-Phonon Coupling, and Surface Atoms on Metal Surface Dynamics Revealed by Reflection Ultrafast Electron Diffraction
di: He, Xing, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: He, Xing, et al.
Pubblicazione: (2024)
Cross-Examination of Photoinitiated Carrier and Structural Dynamics of Black Phosphorus at Elevated Fluences
di: Chebl, Mazhar, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Chebl, Mazhar, et al.
Pubblicazione: (2023)
Modeling the Behavior of Complex Aqueous Electrolytes Using Machine Learning Interatomic Potentials: The Case of Sodium Sulfate
di: Soyemi, Ademola, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Soyemi, Ademola, et al.
Pubblicazione: (2025)
MLIP Arena: Advancing Fairness and Transparency in Machine Learning Interatomic Potentials via an Open, Accessible Benchmark Platform
di: Chiang, Yuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chiang, Yuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Characterizing Defect Dynamics in Silicon Carbide Using Symmetry-Adapted Collective Variables and Machine Learning Interatomic Potentials
di: Dutta, Soumajit, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dutta, Soumajit, et al.
Pubblicazione: (2025)
Benchmarking Universal Machine Learning Interatomic Potentials for Supported Nanoparticles: Decoupling Energy Accuracy from Structural Exploration
di: Xu, Jiayan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xu, Jiayan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Equivariant Machine Learning Interatomic Potentials with Global Charge Redistribution
di: Maruf, Moin Uddin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Maruf, Moin Uddin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Benchmarking Universal Interatomic Potentials on Zeolite Structures
di: Ito, Shusuke, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ito, Shusuke, et al.
Pubblicazione: (2025)
Best Practices for Fitting Machine Learning Interatomic Potentials for Molten Salts: A Case Study Using NaCl-MgCl2
di: Attarian, Siamak, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Attarian, Siamak, et al.
Pubblicazione: (2024)
Strong Coupling of Self-Trapped Excitons to Acoustic Phonons in Bismuth Perovskite $\textrm{Cs}_{3}\textrm{Bi}_{2}\textrm{I}_{9}$
di: He, Xing, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: He, Xing, et al.
Pubblicazione: (2022)
Cutting Through the Noise: On-the-fly Outlier Detection for Robust Training of Machine Learning Interatomic Potentials
di: Lam, Terry C. W., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lam, Terry C. W., et al.
Pubblicazione: (2026)
Revealing Hydroxide Ion Transport Mechanisms in Commercial Anion-Exchange Membranes at Nano-Scale from Machine-learned Interatomic Potential Simulations
di: Hänseroth, Jonas, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Hänseroth, Jonas, et al.
Pubblicazione: (2026)
Modeling Chemical Exfoliation of Non-van der Waals Chromium Sulfides by Machine Learning Interatomic Potentials and Monte Carlo Simulations
di: Ibrahim, Akram, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Ibrahim, Akram, et al.
Pubblicazione: (2023)
Fragment-Constrained Charge Equilibration for Charge-Aware Machine Learning Potentials at Electrochemical Interfaces
di: Peeketi, Akhil Reddy, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Peeketi, Akhil Reddy, et al.
Pubblicazione: (2026)
Optimizing Machine Learning Potentials for Hydroxide Transport: Surprising Efficiency of Single-Concentration Training
di: Hänseroth, Jonas, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hänseroth, Jonas, et al.
Pubblicazione: (2025)
Advanced Techniques for High-Performance Fock Matrix Construction on GPU Clusters
di: Palethorpe, Elise, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Palethorpe, Elise, et al.
Pubblicazione: (2024)
El Agente Sólido: A New Age(nt) for Solid State Simulations
di: Kumar, Sai Govind Hari, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kumar, Sai Govind Hari, et al.
Pubblicazione: (2026)
Symmetry- and Gradient-enhanced Gaussian Process Regression for the Active Learning of Potential Energy Surfaces in Porous Materials
di: Krondorfer, Johannes K., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Krondorfer, Johannes K., et al.
Pubblicazione: (2025)
Prediction of Frequency-Dependent Optical Spectrum for Solid Materials: A Multi-Output & Multi-Fidelity Machine Learning Approach
di: Ibrahim, Akram, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ibrahim, Akram, et al.
Pubblicazione: (2024)
Unified Deep Learning Framework for Many-Body Quantum Chemistry via Green's Functions
di: Venturella, Christian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Venturella, Christian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Potential-Barrier Affinity Effect in Solid Systems
di: Xu, Qiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xu, Qiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Concerted Electron-Ion Transport by Polyacrylonitrile Elucidated with Reactive Deep Learning Potentials
di: Chahal-Crockett, Rajni, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chahal-Crockett, Rajni, et al.
Pubblicazione: (2026)
ADEPT-PolyGraphMT: Automated Molecular Simulation and Multi-Task Multi-Fidelity Machine Learning for Polymer Property Generation and Prediction
di: Alosious, Sobin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Alosious, Sobin, et al.
Pubblicazione: (2026)
INN-FF: A Scalable and Efficient Machine Learning Potential for Molecular Dynamics
di: Mehereen, Taskin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mehereen, Taskin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Taming Multi-Domain, -Fidelity Data: Towards Foundation Models for Atomistic Scale Simulations
di: Shiota, Tomoya, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shiota, Tomoya, et al.
Pubblicazione: (2024)
Machine Learned Potential for High-Throughput Phonon Calculations of Metal-Organic Frameworks
di: Elena, Alin Marin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Elena, Alin Marin, et al.
Pubblicazione: (2024)
From Evaluation to Design: Using Potential Energy Surface Smoothness Metrics to Guide Machine Learning Interatomic Potential Architectures
di: Liu, Ryan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Liu, Ryan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Documenti analoghi
-
A Fast, Accurate, and Reactive Equivariant Foundation Potential
di: Ko, Tsz Wai, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Materials Graph Library (MatGL), an open-source graph deep learning library for materials science and chemistry
di: Ko, Tsz Wai, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Accuracy and Limitations of Machine-Learned Interatomic Potentials for Magnetic Systems: A Case Study on Fe-Cr-C
di: Khazieva, E. O., et al.
Pubblicazione: (2025) -
DPA4: Pushing the Accuracy-Cost Frontier of Interatomic Potentials with EMFA SO(2) Convolution
di: Li, Tiancheng, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Benchmarking Universal Machine-Learned Interatomic Potentials for High-Temperature Metal-Organic Framework Chemistry
di: Edwards, Connor W., et al.
Pubblicazione: (2026)