This file contains the machine-learned force field, necessary for prediction-only mode (ML_MODE = run). Its format is identical to the ML_FFN file written out during training, for further details …

On-the-fly training is based on molecular-dynamics (MD) simulations to sample training structures. Piece by piece a data set is automatically assembled and used to generate an MLFF …

机器学习力场（ML-FFs）可以进行接近从头算精度的模拟，但是模拟体系的尺寸和动态模拟时间尺度则大大超过了从头算，更接近真实情况。 使用 QuantumATK 中的机器学习力场功能可以生 …

Generating a machine learning force field for liquid Si. For this tutorial, we expect that the user is already familiar with running conventional ab initio molecular dynamic calculations. In this …

Oct 13, 2022 · Increasingly, machine learning (ML) force field (FF) models begin to replace ab-initio simulations by predicting forces directly from atomic structures. Despite significant …

Nov 3, 2022 · 官方宣称在从头算分子动力学模拟中引入on-the-fly机器学习力场将会显著降低模拟时间。 本文将对VASP官方文档中新增机器学习力场进行介绍。 想直接看实操视频的同学可以 …

Sep 26, 2023 · VASP 6.3 之后推出了机器学习力场 Machine Learning Force Field，可以用跑 AIMD 过程中产生的结构和力来训练该结构对应的力场。 但是，我对这方面的应用感到有点疑 …

Nov 9, 2023 · 为了大幅提高模拟速度，该例子利用即时机器学习技术（on-the-fly machine learning）。 大部分基于第一性原理的步骤将被非常快速的力场替代。 在相当于30 ps …

Apr 10, 2023 · ml力场通过应用核方法和神经网络等表达式回归器，从数据中学习势能表面（pes），以保持原子环境的对称性表示。 现有的ML力场的基准大多集中在力/能量预测上， …

The basic steps required for machine learning force field (MLFF) training can be found on the Basics page on machine learning force field calculations. To start a training run, set …