Towards universal neural network interatomic potential

原子间势 图形 计算机科学 卷积神经网络 理论计算机科学 计算科学 统计物理学 分子动力学 人工智能 物理 量子力学
作者
So Takamoto,Daisuke Okanohara,Qing‐Jie Li,Ju Li
出处
期刊:Journal of Materiomics [Elsevier BV]
卷期号:9 (3): 447-454 被引量:54
标识
DOI:10.1016/j.jmat.2022.12.007
摘要

• Universal interatomic potential for modeling chemically and structurally complex systems. • Tensorial message passing in equivariant graph convolutional network. • Iterative construction of a diverse and broad training dataset. • User-friendly atomistic simulation platform Matlantis™ powered by universal interatomic potential for 72 elements.
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