כתבה
arXiv cs.LG ·
MolCryst-MLIPs: מאגר פוטנציאלים אינטראטומים לגבישים מולקולריים
MolCryst-MLIPs: A Machine-Learned Interatomic Potentials Database for Molecular Crystals
מאגר פוטנציאלים אינטראטומים לגבישים מולקולריים, פיתוח על ידי DeepSeek.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2604.13897v2 Announce Type: replace Abstract: We present an open Molecular Crystal (MC) database of Machine-Learned Interatomic Potentials (MLIP) called MolCryst-MLIPs. The first release comprises fine-tuned MACE models for nine molecular crystal systems---Benzamide, Benzoic acid, Coumarin, Durene, Isonicotinamide, Nicotinic acid , Niacinamide, Pyrazinamide, and Resorcinol---developed using the Automated Machine Learning Pipeline (AMLP), which streamlines the entire MLIP development workflow, from reference data generation to model training and validation, into a reproducible and user-friendly pipeline. Models are fine-tuned from the MACE-MH-1 foundation model omol head), yielding a mean energy MAE of 0.141 kJ/mol/atom and a mean force MAE of 0.648 kJ/mol/Angstrom across all systems.
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית