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通过主动学习加速强非谐材料的机器学习原子势的训练和提高其可靠性
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
机器学习的原子间势函数对原子级材料建模产生重要影响。利用合成的原子级数据进行预训练任务，可以提高模型在量子力学数据集上的精度和稳定性。通过碳相关的等变图神经网络势函数进行验证和实验。
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关键要点
- 机器学习的原子间势函数对原子级材料建模产生重要影响。
- 势函数的质量和数量与量子力学参考数据密切相关。
- 开发数据集和训练流程是一个重要的挑战。
- 利用合成的原子级数据进行预训练任务可以提高模型的精度和稳定性。
- 经过大规模合成数据集的预训练后，模型可以在小型量子力学数据集上微调。
- 通过碳相关的等变图神经网络势函数进行可行性验证和初步实验。
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