FastTrack: a fast method to evaluate mass transport in solid leveraging universal machine learning interatomic potential
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Kang, Hanwen, Lu, Tenglong, Qi, Zhanbin, Guo, Jiandong, Meng, Sheng, Liu, Miao |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
FastTrack: GPU-Accelerated Tracking for Visual SLAM
von: Khabiri, Kimia, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Khabiri, Kimia, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FastTracker: Real-Time and Accurate Visual Tracking
von: Hashempoor, Hamidreza, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hashempoor, Hamidreza, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Comparing the latent features of universal machine-learning interatomic potentials
von: Chorna, Sofiia, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chorna, Sofiia, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Cross-functional transferability in universal machine learning interatomic potentials
von: Huang, Xu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Huang, Xu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Systematic assessment of various universal machine‐learning interatomic potentials
von: Haochen Yu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Haochen Yu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Systematic assessment of various universal machine-learning interatomic potentials
von: Yu, Haochen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yu, Haochen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
An efficient forgetting-aware fine-tuning framework for pretrained universal machine-learning interatomic potentials
von: Kim, Jisu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kim, Jisu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Reweighting free energy profiles between universal machine learning interatomic potentials for fast consensus building
von: Majumdar, Sauradeep, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Majumdar, Sauradeep, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Screening of material defects using universal machine-learning interatomic potentials
von: Berger, Ethan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Berger, Ethan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Overcoming systematic softening in universal machine learning interatomic potentials by fine-tuning
von: Deng, Bowen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Deng, Bowen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Constructing and evaluating machine-learned interatomic potentials for Li-based disordered rocksalts
von: Choyal, Vijay, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Choyal, Vijay, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Fast machine learned $α$-Fe-H interatomic potential for hydrogen embrittlement
von: Makkonen, Eetu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Makkonen, Eetu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
An AI-ready fine-tuning framework for accurate machine-learning interatomic potentials in solid-solid battery interfaces
von: Liu, Xiaoqing, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Liu, Xiaoqing, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Machine learning interatomic potentials for solid-state precipitation
von: Piersante, Lorenzo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Piersante, Lorenzo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
MP-ALOE: An r2SCAN dataset for universal machine learning interatomic potentials
von: Kuner, Matthew C., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kuner, Matthew C., et al.
Veröffentlicht: (2025)
A universal augmentation framework for long-range electrostatics in machine learning interatomic potentials
von: Kim, Dongjin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kim, Dongjin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
GPTFF: A high-accuracy out-of-the-box universal AI force field for arbitrary inorganic materials
von: Xie, Fankai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xie, Fankai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Knowing when to trust machine-learned interatomic potentials
von: Mehdi, Shams, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Mehdi, Shams, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Platonic representation of foundation machine learning interatomic potentials
von: Li, Zhenzhu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Zhenzhu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Cartesian atomic moment machine learning interatomic potentials
von: Wen, Mingjian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wen, Mingjian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Pushing the limits of unconstrained machine-learned interatomic potentials
von: Bigi, Filippo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Bigi, Filippo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Benchmarking phonon anharmonicity in machine learning interatomic potentials
von: Bandi, Sasaank, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bandi, Sasaank, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Fine-tuning of universal machine-learning interatomic potentials for 2D high-entropy alloys
von: Zhou, Chun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhou, Chun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Fast and accurate Fe-H machine-learning interatomic potential for elucidating hydrogen embrittlement mechanisms
von: Ito, Kazuma
Veröffentlicht: (2025)
von: Ito, Kazuma
Veröffentlicht: (2025)
Fast and accurate machine-learned interatomic potentials for large-scale simulations of Cu, Al and Ni
von: Fellman, Aslak, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Fellman, Aslak, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Weberite Na$_2$MM'F$_7$ (M,M'=Redox-Active Metal) as Promising Fluoride-Based Sodium-Ion Battery Cathodes
von: Lu, Tenglong, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Lu, Tenglong, et al.
Veröffentlicht: (2023)
The transformative capability of quantum-accurate machine learning interatomic potentials
von: Correa, Alfredo A., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Correa, Alfredo A., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Self-consistent Coulomb interactions for machine learning interatomic potentials
von: Thomas, Jack, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Thomas, Jack, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Cartesian atomic cluster expansion for machine learning interatomic potentials
von: Cheng, Bingqing
Veröffentlicht: (2024)
von: Cheng, Bingqing
Veröffentlicht: (2024)
Lightweight equivariant model for efficient machine learning interatomic potentials
von: Yang, Ziduo, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Yang, Ziduo, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Toward machine learning interatomic potentials for modeling uranium mononitride
von: Alzate-Vargas, Lorena, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Alzate-Vargas, Lorena, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Benchmarking machine-learned interatomic potentials for molecular infrared spectroscopy
von: Bhatia, Nitik, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Bhatia, Nitik, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Accelerating the prediction of inorganic surfaces with machine learning interatomic potentials
von: Noordhoek, Kyle, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Noordhoek, Kyle, et al.
Veröffentlicht: (2023)
A practical guide to machine learning interatomic potentials -- Status and future
von: Jacobs, Ryan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jacobs, Ryan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Development of machine-learned interatomic potentials to predict structure, transport, and reactivity in platinum-based fuel cells
von: Fazel, Kamron, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Fazel, Kamron, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Data-efficient multi-fidelity training for high-fidelity machine learning interatomic potentials
von: Kim, Jaesun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kim, Jaesun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Accelerating melting temperature predictions by leveraging LASP machine learning potentials in the SLUSCHI package
von: Audrey CampBell, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Audrey CampBell, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Application of pretrained universal machine-learning interatomic potential for physicochemical simulation of liquid electrolytes in Li-ion battery
von: Ju, Suyeon, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ju, Suyeon, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Exploring the energy landscape of aluminas through machine learning interatomic potential
von: Zhang, Lei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Lei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Interpolation and differentiation of alchemical degrees of freedom in machine learning interatomic potentials
von: Nam, Juno, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Nam, Juno, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
FastTrack: GPU-Accelerated Tracking for Visual SLAM
von: Khabiri, Kimia, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
FastTracker: Real-Time and Accurate Visual Tracking
von: Hashempoor, Hamidreza, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Comparing the latent features of universal machine-learning interatomic potentials
von: Chorna, Sofiia, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Cross-functional transferability in universal machine learning interatomic potentials
von: Huang, Xu, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Systematic assessment of various universal machine‐learning interatomic potentials
von: Haochen Yu, et al.
Veröffentlicht: (2024)