Benchmarking Universal Machine Learning Interatomic Potentials for Real-Time Analysis of Inelastic Neutron Scattering Data
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Han, Bowen, Cheng, Yongqiang |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2025
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Universal Machine Learning Interatomic Potentials are Ready for Phonons
par: Loew, Antoine, et autres
Publié: (2024)
par: Loew, Antoine, et autres
Publié: (2024)
Li-P-S Electrolyte Materials as a Benchmark for Machine-Learned Interatomic Potentials
par: Fragapane, Natascia L., et autres
Publié: (2025)
par: Fragapane, Natascia L., et autres
Publié: (2025)
Importance of Electronic Entropy for Machine Learning Interatomic Potentials
par: Petersen, Martin Hoffmann, et autres
Publié: (2026)
par: Petersen, Martin Hoffmann, et autres
Publié: (2026)
Adaptive Loss Weighting for Machine Learning Interatomic Potentials
par: Ocampo, Daniel, et autres
Publié: (2024)
par: Ocampo, Daniel, et autres
Publié: (2024)
Surface Stability Modeling with Universal Machine Learning Interatomic Potentials: A Comprehensive Cleavage Energy Benchmarking Study
par: Mehdizadeh, Ardavan, et autres
Publié: (2025)
par: Mehdizadeh, Ardavan, et autres
Publié: (2025)
High-Pressure Inelastic Neutron Spectroscopy: A true test of Machine-Learned Interatomic Potential energy landscapes
par: Armstrong, Jeff, et autres
Publié: (2026)
par: Armstrong, Jeff, et autres
Publié: (2026)
Machine-Learning-Based Interatomic Potentials for Group IIB to VIA Semiconductors: Towards a Universal Model
par: Liu, Jianchuan, et autres
Publié: (2023)
par: Liu, Jianchuan, et autres
Publié: (2023)
Uncovering Obscured Phonon Dynamics from Powder Inelastic Neutron Scattering using Machine Learning
par: Su, Yaokun, et autres
Publié: (2024)
par: Su, Yaokun, et autres
Publié: (2024)
Benchmarking Universal Machine-Learned Interatomic Potentials for High-Temperature Metal-Organic Framework Chemistry
par: Edwards, Connor W., et autres
Publié: (2026)
par: Edwards, Connor W., et autres
Publié: (2026)
Tadah! A Swiss Army Knife for Developing and Deployment of Machine Learning Interatomic Potentials
par: Kirsz, M., et autres
Publié: (2025)
par: Kirsz, M., et autres
Publié: (2025)
Machine Learning Interatomic Potentials Enable Molecular Dynamics Simulations of Doped MoS2
par: Faiyad, Abrar, et autres
Publié: (2025)
par: Faiyad, Abrar, et autres
Publié: (2025)
Parameter-Efficient Fine-Tuning of Machine-Learning Interatomic Potentials for Phonon and Thermal Properties
par: Grandel, Jonas, et autres
Publié: (2026)
par: Grandel, Jonas, et autres
Publié: (2026)
Target-Distribution-Guided Cross-Functional Fine-Tuning of Machine-Learning Interatomic Potentials
par: Nagai, Yuki, et autres
Publié: (2026)
par: Nagai, Yuki, et autres
Publié: (2026)
MOFSimBench: Evaluating Universal Machine Learning Interatomic Potentials In Metal--Organic Framework Molecular Modeling
par: Kraß, Hendrik, et autres
Publié: (2025)
par: Kraß, Hendrik, et autres
Publié: (2025)
Benchmarking Universal Machine Learning Interatomic Potentials on Elemental Systems
par: Tahmasbi, Hossein, et autres
Publié: (2025)
par: Tahmasbi, Hossein, et autres
Publié: (2025)
MLIP Arena: Advancing Fairness and Transparency in Machine Learning Interatomic Potentials via an Open, Accessible Benchmark Platform
par: Chiang, Yuan, et autres
Publié: (2025)
par: Chiang, Yuan, et autres
Publié: (2025)
Mixture of Experts Framework in Machine Learning Interatomic Potentials for Atomistic Simulations
par: Nascimento, Gabriel de Miranda, et autres
Publié: (2026)
par: Nascimento, Gabriel de Miranda, et autres
Publié: (2026)
Performance Assessment of Universal Machine Learning Interatomic Potentials: Challenges and Directions for Materials' Surfaces
par: Focassio, Bruno, et autres
Publié: (2024)
par: Focassio, Bruno, et autres
Publié: (2024)
Efficient and Accurate Machine Learning Interatomic Potential for Graphene: Capturing Stress-Strain and Vibrational Properties
par: Hawthorne, Felipe, et autres
Publié: (2025)
par: Hawthorne, Felipe, et autres
Publié: (2025)
Data-Efficient Construction of High-Fidelity Graph Deep Learning Interatomic Potentials
par: Ko, Tsz Wai, et autres
Publié: (2024)
par: Ko, Tsz Wai, et autres
Publié: (2024)
Benchmarking Universal Interatomic Potentials on Zeolite Structures
par: Ito, Shusuke, et autres
Publié: (2025)
par: Ito, Shusuke, et autres
Publié: (2025)
Benchmarking Universal Machine Learning Interatomic Potentials for Supported Nanoparticles: Decoupling Energy Accuracy from Structural Exploration
par: Xu, Jiayan, et autres
Publié: (2025)
par: Xu, Jiayan, et autres
Publié: (2025)
On-the-Fly Machine Learning of Interatomic Potentials for Elastic Property Modeling in Al-Mg-Zr Solid Solutions
par: Volkmer, Lukas, et autres
Publié: (2025)
par: Volkmer, Lukas, et autres
Publié: (2025)
Matlantis-PFP v8: Universal Machine Learning Interatomic Potential with Better Experimental Agreements via r2SCAN Functional
par: Shinagawa, Chikashi, et autres
Publié: (2026)
par: Shinagawa, Chikashi, et autres
Publié: (2026)
Construction and Tuning of CALPHAD Models Using Machine-Learned Interatomic Potentials and Experimental Data: A Case Study of the Pt-W System
par: Kunselman, Courtney, et autres
Publié: (2025)
par: Kunselman, Courtney, et autres
Publié: (2025)
Benchmarking Universal Machine Learning Interatomic Potentials for Elastic Property Prediction
par: Gao, Pengfei, et autres
Publié: (2025)
par: Gao, Pengfei, et autres
Publié: (2025)
Expanding Universal Machine Learning Interatomic Potentials to 97 Elements Towards Nuclear Applications
par: Kuroda, Naoya, et autres
Publié: (2026)
par: Kuroda, Naoya, et autres
Publié: (2026)
DistMLIP: A Distributed Inference Platform for Machine Learning Interatomic Potentials
par: Han, Kevin, et autres
Publié: (2025)
par: Han, Kevin, et autres
Publié: (2025)
Local Order Average-Atom Interatomic Potentials
par: Zeller, Chloe A., et autres
Publié: (2025)
par: Zeller, Chloe A., et autres
Publié: (2025)
Accuracy and Limitations of Machine-Learned Interatomic Potentials for Magnetic Systems: A Case Study on Fe-Cr-C
par: Khazieva, E. O., et autres
Publié: (2025)
par: Khazieva, E. O., et autres
Publié: (2025)
PySlice: Routine Vibrational Electron Energy Loss Spectroscopy Prediction with Universal Interatomic Potentials
par: Walker, Harrison A., et autres
Publié: (2026)
par: Walker, Harrison A., et autres
Publié: (2026)
Inelastic Neutron Scattering for Direct Detection of Chiral Phonons
par: Wang, Tingting, et autres
Publié: (2025)
par: Wang, Tingting, et autres
Publié: (2025)
Machine-learned Interatomic Potential for Ti$_{n+1}$C$_n$ MXenes: Application to Ion Irradiation Simulations
par: Byggmästar, Jesper
Publié: (2026)
par: Byggmästar, Jesper
Publié: (2026)
Lang2MLIP: End-to-End Language-to-Machine Learning Interatomic Potential Development with Autonomous Agentic Workflows
par: Li, Wenwen, et autres
Publié: (2026)
par: Li, Wenwen, et autres
Publié: (2026)
Universal Machine Learning Potential for Systems with Reduced Dimensionality
par: Benedini, Giulio, et autres
Publié: (2025)
par: Benedini, Giulio, et autres
Publié: (2025)
Optimizing Cross-Domain Transfer for Universal Machine Learning Interatomic Potentials
par: Kim, Jaesun, et autres
Publié: (2025)
par: Kim, Jaesun, et autres
Publié: (2025)
DPA4: Pushing the Accuracy-Cost Frontier of Interatomic Potentials with EMFA SO(2) Convolution
par: Li, Tiancheng, et autres
Publié: (2026)
par: Li, Tiancheng, et autres
Publié: (2026)
Equivariant Machine Learning Interatomic Potentials with Global Charge Redistribution
par: Maruf, Moin Uddin, et autres
Publié: (2025)
par: Maruf, Moin Uddin, et autres
Publié: (2025)
Large-Scale, Long-Time Atomistic Simulations of Proton Transport in Polymer Electrolyte Membranes Using a Neural Network Interatomic Potential
par: Yoshimoto, Yuta, et autres
Publié: (2025)
par: Yoshimoto, Yuta, et autres
Publié: (2025)
Enhancing the Quality and Reliability of Machine Learning Interatomic Potentials through Better Reporting Practices
par: Maxson, Tristan, et autres
Publié: (2024)
par: Maxson, Tristan, et autres
Publié: (2024)
Documents similaires
-
Universal Machine Learning Interatomic Potentials are Ready for Phonons
par: Loew, Antoine, et autres
Publié: (2024) -
Li-P-S Electrolyte Materials as a Benchmark for Machine-Learned Interatomic Potentials
par: Fragapane, Natascia L., et autres
Publié: (2025) -
Importance of Electronic Entropy for Machine Learning Interatomic Potentials
par: Petersen, Martin Hoffmann, et autres
Publié: (2026) -
Adaptive Loss Weighting for Machine Learning Interatomic Potentials
par: Ocampo, Daniel, et autres
Publié: (2024) -
Surface Stability Modeling with Universal Machine Learning Interatomic Potentials: A Comprehensive Cleavage Energy Benchmarking Study
par: Mehdizadeh, Ardavan, et autres
Publié: (2025)