Multi-task parallelism for robust pre-training of graph foundation models on multi-source, multi-fidelity atomistic modeling data

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Pasini, Massimiliano Lupo, Choi, Jong Youl, Zhang, Pei, Mehta, Kshitij, Weaver, Rylie, Aji, Ashwin M., Schulz, Karl W., Polo, Jorda, Balaprakash, Prasanna
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning Materials Science Artificial Intelligence Atomic and Molecular Clusters 68T07, 68T09 I.2; I.2.5; I.2.11
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Online

https://arxiv.org/abs/2506.21788