研究引入了一种新的机器学习内原子势框架，称为基于样条的神经网络势（s-NNP）。该框架结合了MEAM势和神经网络的优点，以高效方式描述复杂数据集，并通过样条滤波器编码原子环境，提高可解释性。样条滤波器的灵活性支持多个化学系统间的共享。