Dynamische Cutoffs beschleunigen ML-Interatomische Potentiale
Maschinelles Lernen hat die Simulation von Atomen revolutioniert, doch die Geschwindigkeit und der Speicherbedarf von ML‑Interatomischen Potentialen (MLIPs) bleiben die größten Hindernisse für großskalige Anwendungen. I…