MLIP

编辑 | 绿萝机器进修原子间势（MLIP）因其兼顾高精度和高效率的优势，在材料、化学、生物学等领域的大尺度原子仿照钻研中引起了广泛关注。然而，高机能 MLIP 依赖于大量符号数据，通过重新计算获取这些数据的成本很高。近日，上海人工智能实验室、复旦大学和清华大学的钻研团队，提出了一种 MLIP 的几许进修框架 GPIP，利用未符号的构型来提高 MLIP 的机能。钻研表明，GPIP 只需少量的计算成本…