Representations from Pretrained Machine-Learning Interatomic Potentials as Coarse Coordinates for Material Generation and Evaluation
تُثبت هذه الورقة أن السمات متوسطة الذرات المستخرجة من جهود التفاعل بين الذرات القائمة على تعلم الآلة (MLIPs) والمُدربة مسبقاً، مثل MACE، تعمل كإحداثيات خشنة فعالة لكل من تقييم نماذج توليد المواد عبر مقياس مسافة النقل الخشن-الناعم (CFTD) المبتكر وتوجيه عملية التوليد نفسها.