Complete Neural Electronic Initialization Accelerates Materials DFT
Este artigo apresenta um framework completo de aprendizado de máquina, apresentando o novo modelo AugNet para ocupações de aumento e inicialização de spin, que satisfaz todos os sete critérios para um inicializador eletrônico livre de referência, acelerando assim cálculos de DFT de onda plana de ponta a ponta para materiais em até 25% sem exigir dados convergidos prévios.