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Machine learning potentials for metal-organic frameworks using an incremental learning approach

npj Computational Materials 2023年第1期9卷 2147-2154页

作者： Sander vandenhaute Maarten Cools-Ceuppens Simon DeKeyser Toon Verstraelen veronique van speybroeck Center for Molecular Modeling Ghent UniversityTechnologiepark 469052 ZwijnaardeBelgium

Computational modeling of physical processes in metal-organic frameworks(MOFs)is highly challenging due to the presence of spatial heterogeneities and complex operating conditions which affect their *** functional theory(DFT)may describe interatomic interactions at the quantum mechanical level,but is computationally too expensive for systems beyond the nanometer and picosecond ***,we propose an incremental learning scheme to construct accurate and data-efficient machine learning potentials for *** scheme builds on the power of equivariant neural network potentials in combination with parallelized enhanced sampling and on-the-fly training to simultaneously explore and learn the phase space in an iterative *** only a few hundred single-point DFT evaluations per material,accurate and transferable potentials are obtained,even for flexible frameworks with multiple structurally different *** incremental learning scheme is universally applicable and may pave the way to model framework materials in larger spatiotemporal windows with higher accuracy.

关键词： framework incremental neural

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