Extrapolation of Machine-Learning Interatomic Potentials for Organic and Polymeric Systems
이 논문은 Principal Covariates Classification 과 이웃 리스트 구성 최적화를 통해 작은 분자 데이터로 고분자 시스템의 기계학습 전위 (MLIP) 를 효과적으로 외삽할 수 있음을 입증하여, 고비용의 시스템별 훈련 데이터 없이도 전이 가능한 MLIP 를 구축하는 로드맵을 제시합니다.