Learning Smooth and Expressive Interatomic Potentials for Physical Property Prediction
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Fu, Xiang, Wood, Brandon M., Barroso-Luque, Luis, Levine, Daniel S., Gao, Meng, Dzamba, Misko, Zitnick, C. Lawrence |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Open Materials 2024 (OMat24) Inorganic Materials Dataset and Models
di: Barroso-Luque, Luis, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Barroso-Luque, Luis, et al.
Pubblicazione: (2024)
UMA: A Family of Universal Models for Atoms
di: Wood, Brandon M., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wood, Brandon M., et al.
Pubblicazione: (2025)
FastCSP: Accelerated Molecular Crystal Structure Prediction with Universal Model for Atoms
di: Gharakhanyan, Vahe, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gharakhanyan, Vahe, et al.
Pubblicazione: (2025)
From Molecules to Materials: Pre-training Large Generalizable Models for Atomic Property Prediction
di: Shoghi, Nima, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Shoghi, Nima, et al.
Pubblicazione: (2023)
Open Molecular Crystals 2025 (OMC25) Dataset and Models
di: Gharakhanyan, Vahe, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gharakhanyan, Vahe, et al.
Pubblicazione: (2025)
Smooth Dynamic Cutoffs for Machine Learning Interatomic Potentials
di: Han, Kevin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Han, Kevin, et al.
Pubblicazione: (2026)
BLIPs: Bayesian Learned Interatomic Potentials
di: Coscia, Dario, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Coscia, Dario, et al.
Pubblicazione: (2025)
Physics-Informed Weakly Supervised Learning for Interatomic Potentials
di: Takamoto, Makoto, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Takamoto, Makoto, et al.
Pubblicazione: (2024)
Benchmarking Universal Machine Learning Interatomic Potentials for Elastic Property Prediction
di: Gao, Pengfei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gao, Pengfei, et al.
Pubblicazione: (2025)
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)
Equivariant Evidential Deep Learning for Interatomic Potentials
di: Wang, Zhongyao, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Zhongyao, et al.
Pubblicazione: (2026)
Tensor Decomposition Networks for Fast Machine Learning Interatomic Potential Computations
di: Lin, Yuchao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lin, Yuchao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Machine-Learning Interatomic Potentials for Long-Range Systems
di: Ji, Yajie, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ji, Yajie, et al.
Pubblicazione: (2025)
Model Accuracy and Data Heterogeneity Shape Uncertainty Quantification in Machine Learning Interatomic Potentials
di: Shuang, Fei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shuang, Fei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Scaling Machine Learning Interatomic Potentials with Mixtures of Experts
di: Liu, Yuzhi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Liu, Yuzhi, et al.
Pubblicazione: (2026)
PFT: Phonon Fine-tuning for Machine Learned Interatomic Potentials
di: Koker, Teddy, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Koker, Teddy, et al.
Pubblicazione: (2026)
Benchmarking Compositional Generalisation for Machine Learning Interatomic Potentials
di: Nourollah, Amir Masoud, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Nourollah, Amir Masoud, et al.
Pubblicazione: (2026)
Data Curation for Machine Learning Interatomic Potentials by Determinantal Point Processes
di: Zou, Joanna, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zou, Joanna, et al.
Pubblicazione: (2026)
Mixture of Experts Framework in Machine Learning Interatomic Potentials for Atomistic Simulations
di: Nascimento, Gabriel de Miranda, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Nascimento, Gabriel de Miranda, et al.
Pubblicazione: (2026)
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)
Hydrogen under Pressure as a Benchmark for Machine-Learning Interatomic Potentials
di: Bischoff, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bischoff, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2024)
Universal Machine Learning Interatomic Potentials are Ready for Solid Ion Conductors
di: Du, Hongwei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Du, Hongwei, et al.
Pubblicazione: (2025)
MLIPilot: LLM-Driven Auto-Research for Machine-Learned Interatomic Potentials
di: Osaro, Etinosa, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Osaro, Etinosa, et al.
Pubblicazione: (2026)
Design Space of Self--Consistent Electrostatic Machine Learning Interatomic Potentials
di: Baldwin, William J., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Baldwin, William J., et al.
Pubblicazione: (2026)
Fine-Tuned Language Models Generate Stable Inorganic Materials as Text
di: Gruver, Nate, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gruver, Nate, et al.
Pubblicazione: (2024)
Active Learning Strategies for Efficient Machine-Learned Interatomic Potentials Across Diverse Material Systems
di: Khan, Mohammed Azeez, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Khan, Mohammed Azeez, et al.
Pubblicazione: (2026)
Efficient and Accurate Spatial Mixing of Machine Learned Interatomic Potentials for Materials Science
di: Birks, Fraser, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Birks, Fraser, et al.
Pubblicazione: (2025)
MatRIS: Toward Reliable and Efficient Pretrained Machine Learning Interatomic Potentials
di: Zhou, Yuanchang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhou, Yuanchang, et al.
Pubblicazione: (2026)
Projected Hessian Learning: Fast Curvature Supervision for Accurate Machine-Learning Interatomic Potentials
di: Rodriguez, Austin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Rodriguez, Austin, et al.
Pubblicazione: (2026)
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)
Breaking the Training Barrier of Billion-Parameter Universal Machine Learning Interatomic Potentials
di: Zhou, Yuanchang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhou, Yuanchang, et al.
Pubblicazione: (2026)
Evidential Deep Learning for Interatomic Potentials
di: Xu, Han, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xu, Han, et al.
Pubblicazione: (2024)
Reducing Smoothness with Expressive Memory Enhanced Hierarchical Graph Neural Networks
di: Bailie, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bailie, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2025)
MolCryst-MLIPs: A Machine-Learned Interatomic Potentials Database for Molecular Crystals
di: Lahouari, Adam, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lahouari, Adam, et al.
Pubblicazione: (2026)
Random Spin Committee Approach For Smooth Interatomic Potentials
di: Cărare, Vlad, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cărare, Vlad, et al.
Pubblicazione: (2024)
Electrostatics from Laplacian Eigenbasis for Neural Network Interatomic Potentials
di: Zhdanov, Maksim, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhdanov, Maksim, et al.
Pubblicazione: (2025)
Autotuning T-PaiNN: Enabling Data-Efficient GNN Interatomic Potential Development via Classical-to-Quantum Transfer Learning
di: Pelletier, Vivienne, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Pelletier, Vivienne, et al.
Pubblicazione: (2026)
Adaptive Loss Weighting for Machine Learning Interatomic Potentials
di: Ocampo, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ocampo, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2024)
Energy & Force Regression on DFT Trajectories is Not Enough for Universal Machine Learning Interatomic Potentials
di: Miret, Santiago, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Miret, Santiago, et al.
Pubblicazione: (2025)
Global Universal Scaling and Ultra-Small Parameterization in Machine Learning Interatomic Potentials with Super-Linearity
di: Hu, Yanxiao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hu, Yanxiao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Open Materials 2024 (OMat24) Inorganic Materials Dataset and Models
di: Barroso-Luque, Luis, et al.
Pubblicazione: (2024) -
UMA: A Family of Universal Models for Atoms
di: Wood, Brandon M., et al.
Pubblicazione: (2025) -
FastCSP: Accelerated Molecular Crystal Structure Prediction with Universal Model for Atoms
di: Gharakhanyan, Vahe, et al.
Pubblicazione: (2025) -
From Molecules to Materials: Pre-training Large Generalizable Models for Atomic Property Prediction
di: Shoghi, Nima, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Open Molecular Crystals 2025 (OMC25) Dataset and Models
di: Gharakhanyan, Vahe, et al.
Pubblicazione: (2025)