Enhancing Molecular Dipole Moment Prediction with Multitask Machine Learning
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Colglazier, William, Lubbers, Nicholas, Tretiak, Sergei, Niklasson, Anders M. N., Kulichenko, Maksim |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2025
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
PySEQM 2.0: Accelerated Semiempirical Excited State Calculations on Graphical Processing Units
par: Athavale, Vishikh, et autres
Publié: (2025)
par: Athavale, Vishikh, et autres
Publié: (2025)
Machine Learning Framework for Modeling Exciton-Polaritons in Molecular Materials
par: Li, Xinyang, et autres
Publié: (2023)
par: Li, Xinyang, et autres
Publié: (2023)
Machine Learned Hückel Theory: Interfacing Physics and Deep Neural Networks
par: Zubatyuk, Tetiana, et autres
Publié: (2019)
par: Zubatyuk, Tetiana, et autres
Publié: (2019)
Semiclassical Nonadiabatic Molecular Dynamics for Molecular Exciton-Polaritons
par: Li, Xinyang, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Xinyang, et autres
Publié: (2024)
Reactive Chemistry at Unrestricted Coupled Cluster Level: High-throughput Calculations for Training Machine Learning Potentials
par: Allen, Alice E. A., et autres
Publié: (2025)
par: Allen, Alice E. A., et autres
Publié: (2025)
Shadow Molecular Dynamics for a Charge-Potential Equilibration Model
par: Stanton, Robert, et autres
Publié: (2025)
par: Stanton, Robert, et autres
Publié: (2025)
Shadow Molecular Dynamics for Flexible Multipole Models
par: Grove, Rae A. Corrigan, et autres
Publié: (2025)
par: Grove, Rae A. Corrigan, et autres
Publié: (2025)
Spin-Flip Configuration Interaction for Strong Static Correlation in Quantum Electrodynamics
par: Weight, Braden M., et autres
Publié: (2026)
par: Weight, Braden M., et autres
Publié: (2026)
Data Mining and Computational Screening of Rashba-Dresselhaus Splitting and Optoelectronic Properties in Two-Dimensional Perovskite Materials
par: Stanton, Robert, et autres
Publié: (2025)
par: Stanton, Robert, et autres
Publié: (2025)
Meta-Learning Linear Models for Molecular Property Prediction
par: Pimonova, Yulia, et autres
Publié: (2025)
par: Pimonova, Yulia, et autres
Publié: (2025)
Modeling Reactions on the Solid-Liquid Interface With Next Generation Extended Lagrangian Quantum-Based Molecular Dynamics
par: Grove, Rae A. Corrigan, et autres
Publié: (2025)
par: Grove, Rae A. Corrigan, et autres
Publié: (2025)
Optimal Invariant Bases for Atomistic Machine Learning
par: Allen, Alice E. A., et autres
Publié: (2025)
par: Allen, Alice E. A., et autres
Publié: (2025)
Shadow excited state molecular dynamics with the \DeltaSCF method
par: Fajen, O. Jonathan, et autres
Publié: (2025)
par: Fajen, O. Jonathan, et autres
Publié: (2025)
Predicting Solvation Free Energies of Molecules and Ions via First-Principles and Machine-Learning Molecular Dynamics
par: Yu, Junting, et autres
Publié: (2026)
par: Yu, Junting, et autres
Publié: (2026)
Enhancing Accuracy and Feature Insights in Hydration Free Energy Predictions for Small Molecules with Machine Learning
par: Han, Mingjun, et autres
Publié: (2024)
par: Han, Mingjun, et autres
Publié: (2024)
Molecular Similarity in Machine Learning of Energies in Chemical Reaction Networks
par: Gugler, Stefan, et autres
Publié: (2025)
par: Gugler, Stefan, et autres
Publié: (2025)
Multi-fidelity learning for interatomic potentials: Low-level forces and high-level energies are all you need
par: Messerly, Mitchell, et autres
Publié: (2025)
par: Messerly, Mitchell, et autres
Publié: (2025)
Predicting The One-Particle Density Matrix With Machine Learning
par: Hazra, S., et autres
Publié: (2024)
par: Hazra, S., et autres
Publié: (2024)
Optical Cycling and Sensitivity to the Electron's Electric Dipole Moment in Gold-Containing Molecules
par: Stuntz, K. Cooper, et autres
Publié: (2024)
par: Stuntz, K. Cooper, et autres
Publié: (2024)
Hessian Matching for Machine-Learned Coarse-Grained Molecular Dynamics
par: Murdeshwar, Sanya, et autres
Publié: (2026)
par: Murdeshwar, Sanya, et autres
Publié: (2026)
Spin-Orbit Induced Non-Adiabatic Dynamics: An Exact $Ω$-Representation
par: Brady, Ryan P., et autres
Publié: (2026)
par: Brady, Ryan P., et autres
Publié: (2026)
Teacher-student training improves accuracy and efficiency of machine learning interatomic potentials
par: Matin, Sakib, et autres
Publié: (2025)
par: Matin, Sakib, et autres
Publié: (2025)
Revolutionising Antibacterial Warfare: Machine Learning and Molecular Dynamics Unveiling Potential Gram-Negative Bacteria Inhibitors
par: Joshi, Pritish, et autres
Publié: (2025)
par: Joshi, Pritish, et autres
Publié: (2025)
HORM: A Large Scale Molecular Hessian Database for Optimizing Reactive Machine Learning Interatomic Potentials
par: Cui, Taoyong, et autres
Publié: (2025)
par: Cui, Taoyong, et autres
Publié: (2025)
Accelerated Machine Learning Force Field for Predicting Thermal Conductivity of Organic Liquids
par: Feng, Wei, et autres
Publié: (2025)
par: Feng, Wei, et autres
Publié: (2025)
Toward Reliable Dipole Moments without Single Excitations: The Role of Orbital Rotations and Dynamical Correlation
par: Chakraborty, Rahul, et autres
Publié: (2024)
par: Chakraborty, Rahul, et autres
Publié: (2024)
Ensemble Knowledge Distillation for Machine Learning Interatomic Potentials
par: Matin, Sakib, et autres
Publié: (2025)
par: Matin, Sakib, et autres
Publié: (2025)
Routine Molecular Dynamics Simulations Including Nuclear Quantum Effects: from Force Fields to Machine Learning Potentials
par: Plé, Thomas, et autres
Publié: (2022)
par: Plé, Thomas, et autres
Publié: (2022)
GPU-Accelerated Charge-Equilibration for Shadow Molecular Dynamics in Python
par: Kaymak, Mehmet Cagri, et autres
Publié: (2025)
par: Kaymak, Mehmet Cagri, et autres
Publié: (2025)
Grappa -- A Machine Learned Molecular Mechanics Force Field
par: Seute, Leif, et autres
Publié: (2024)
par: Seute, Leif, et autres
Publié: (2024)
Performing Path Integral Molecular Dynamics Using Artificial Intelligence Enhanced Molecular Simulation Framework
par: Fan, Cheng, et autres
Publié: (2025)
par: Fan, Cheng, et autres
Publié: (2025)
Transferability and Accuracy of Ionic Liquid Simulations with Equivariant Machine Learning Interatomic Potentials
par: Goodwin, Zachary A. H., et autres
Publié: (2024)
par: Goodwin, Zachary A. H., et autres
Publié: (2024)
Predicting Spectroscopic Properties of Solvated Nile Red with Automated Workflows for Machine Learned Interatomic Potentials
par: Eller, Jacob, et autres
Publié: (2025)
par: Eller, Jacob, et autres
Publié: (2025)
Machine-Learning Electron Dynamics with Moment Propagation Theory: Application to Optical Absorption Spectrum Computation using Real-Time TDDFT
par: Boyer, Nicholas J., et autres
Publié: (2024)
par: Boyer, Nicholas J., et autres
Publié: (2024)
Knowledge Distillation of Noisy Force Labels for Improved Coarse-Grained Force Fields
par: Olowookere, Feranmi V., et autres
Publié: (2025)
par: Olowookere, Feranmi V., et autres
Publié: (2025)
Machine Learning Wavefunction
par: Battaglia, Stefano
Publié: (2022)
par: Battaglia, Stefano
Publié: (2022)
Machine Learning Enhanced Calculation of Quantum-Classical Binding Free Energies
par: Bensberg, Moritz, et autres
Publié: (2025)
par: Bensberg, Moritz, et autres
Publié: (2025)
Projected Hessian Learning: Fast Curvature Supervision for Accurate Machine-Learning Interatomic Potentials
par: Rodriguez, Austin, et autres
Publié: (2026)
par: Rodriguez, Austin, et autres
Publié: (2026)
Hybrid Machine Learning for Enhanced Prediction of Diffusion Coefficients in Liquids
par: Wagner, Jens, et autres
Publié: (2026)
par: Wagner, Jens, et autres
Publié: (2026)
Enhanced Sampling for Efficient Learning of Coarse-Grained Machine Learning Potentials
par: Chen, Weilong, et autres
Publié: (2025)
par: Chen, Weilong, et autres
Publié: (2025)
Documents similaires
-
PySEQM 2.0: Accelerated Semiempirical Excited State Calculations on Graphical Processing Units
par: Athavale, Vishikh, et autres
Publié: (2025) -
Machine Learning Framework for Modeling Exciton-Polaritons in Molecular Materials
par: Li, Xinyang, et autres
Publié: (2023) -
Machine Learned Hückel Theory: Interfacing Physics and Deep Neural Networks
par: Zubatyuk, Tetiana, et autres
Publié: (2019) -
Semiclassical Nonadiabatic Molecular Dynamics for Molecular Exciton-Polaritons
par: Li, Xinyang, et autres
Publié: (2024) -
Reactive Chemistry at Unrestricted Coupled Cluster Level: High-throughput Calculations for Training Machine Learning Potentials
par: Allen, Alice E. A., et autres
Publié: (2025)