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中国科大团队开发用于原子系统对外部场响应的通用机器学习模型

编辑 | 萝卜皮机器学习的原子间相互作用势使得封闭系统的高效、准确的分子模拟成为可能。然而，可以极大地改变化学结构或反应性的外部场，很少被包含在当前的机器学习模型中。中国科学技术大学的研究人员提出了一种通用场诱导递归嵌入原子神经网络（field-induced recursively embedded atom neural network，FIREANN）模型，该模型将伪场矢量依赖特征整合到原子描述符中，以表示具有严格旋转等变性的系统-场相互作用。这种「一体式」方法将偶极矩和极化率等各种响应特性与单个模型中的场相