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Comparing the Latent Features of Universal Machine‐Learning Interatomic Potentials

The past few years have seen the development of “universal” machine‐learning interatomic potentials (uMLIPs) capable of approximating the ground‐state potential energy surface across a wide range of chemical structures and compositions with reasonable accuracy. While these models differ in the archi...

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Detalhes bibliográficos
Principais autores: Sofiia Chorna, Davide Tisi, Cesare Malosso, Wei Bin How, Michele Ceriotti, Sanggyu Chong
Formato: Artigo
Idioma:Inglês
Publicado em: Wiley 2026-05-01
coleção:Advanced Intelligent Systems
Assuntos:
Acesso em linha:https://doi.org/10.1002/aisy.202501497
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