Flexible Cutoff Learning: Optimizing Machine Learning Potentials After Training
Este artículo presenta el Aprendizaje de Corte Flexible (FCL), un método que entrena potenciales interatómicos de aprendizaje automático con radios de corte ajustables después del entrenamiento, permitiendo optimizar el equilibrio entre precisión y costo computacional para aplicaciones específicas sin necesidad de reentrenar el modelo.