Multi-objective optimization and quantum hybridization of equivariant deep learning interatomic potentials
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि मल्टी-ऑब्जेक्टिव हाइपरपैरामीटर ऑप्टिमाइज़ेशन को लागू करने और एलीग्रो (Allegro) इंटरएटोमिक पोटेंशियल मॉडल में क्वांटम-क्लासिकल हाइब्रिड लेयर्स को पेश करने से बल भविष्यवाणी की सटीकता में महत्वपूर्ण वृद्धि होती है, विशेष रूप से कॉपर-लिथियम संरचनाओं पर, जो मशीन लर्निंग इंटरएटोमिक पोटेंशियल को बेहतर बनाने के लिए क्वांटम-क्लासिकल हाइब्रिडाइजेशन को एक आशाजनक दिशा के रूप में स्थापित करता है।