Multi-objective optimization and quantum hybridization of equivariant deep learning interatomic potentials
Este artículo demuestra que la aplicación de la optimización de hiperparámetros multiobjetivo y la introducción de capas híbridas cuántico-clásicas al modelo de potencial interatómico Allegro mejora significativamente la precisión de la predicción de fuerzas, particularmente en estructuras de cobre-litio, estableciendo la hibridación cuántico-clásica como una dirección prometedora para mejorar los potenciales interatómicos de aprendizaje automático.