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实现量子化学精度，同时规避几何弛豫瓶颈，深度对比学习用于分子性质有效预测

编辑 | 紫罗数据驱动的深度学习算法可以准确预测高级量子化学分子特性。然而，它们的输入必须限制在与训练数据集相同的量子化学几何弛豫水平，从而限制了它们的灵活性。采用替代的经济有效的构象生成方法会引入域偏移（domain-shift）问题，从而降低预测精度。近日，来自韩国首尔大学的研究人员提出了一种基于深度对比学习的域适应（domain-adaptation）方法，称为局部原子环境对比学习（Local Atomic environment Contrastive Learning，LACL）。LACL 通过比较不同的