QCell: comprehensive quantum-mechanical dataset spanning diverse biomolecular fragments

Recent advances in machine learning force fields (MLFFs) are revolutionizing molecular simulations by bridging the gap between quantum-mechanical (QM) accuracy and the computational efficiency of mechanistic potentials. However, the development of reliable MLFFs for biomolecular systems remains cons...

وصف كامل

التفاصيل البيبلوغرافية

المؤلفون الرئيسيون:	Adil Kabylda, Sergio Suárez-Dou, Nils Davoine, Florian N Brünig, Alexandre Tkatchenko
التنسيق:	Artigo
اللغة:	Inglês
منشور في:	IOP Publishing 2026-01-01
سلاسل:	AI for Science
الموضوعات:	quantum-mechanical dataset density functional theory machine learning force fields biomolecular simulations
الوصول للمادة أونلاين:	https://doi.org/10.1088/3050-287X/ae5267
الوسوم:	إضافة وسم لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!