interatomic-potentials

来自MIT、华威大学和NVIDIA的研究人员提出了Stein核化分子动力学（SKMD），这是一种增强采样方法，利用相互作用粒子动力学为机器学习原子间势（MLIPs）的主动学习和微调获取信息丰富的训练构型。SKMD是Stein变分梯度下降的随机变体，专为分子动力学进行了适配，在保持Boltzmann分布的同时，以更少的训练迭代次数实现了比基线方法更高的模型精度。