Flexible Cutoff Learning: Optimizing Machine Learning Potentials After Training
O artigo apresenta o Aprendizado de Corte Flexível (FCL), um método que permite ajustar os raios de corte de potenciais interatômicos de aprendizado de máquina após o treinamento, otimizando o equilíbrio entre custo computacional e precisão para aplicações específicas sem a necessidade de retreinar o modelo.