사전 학습된 신경망 기반 분자 시뮬레이션
기계 학습 기반 힘장(MLFF)은 다양한 분자, 재료, 하이브리드 계면의 분자 시뮬레이션에서 효율성, 정확성, 전이성, 확장성을 동시에 달성할 잠재력을 지닌다. 기존 생체 분자 역학 연구의 GEMS 접근법이 이러한 목표를 향한 중요한 진전을 이루었다. 본 연구는 SO3LR 방법을 제안한다. 이는 단거리 반발, 장거리 정전기 및 분산 상호작용을 위한 범용 쌍별 힘장과 준지역적 상호작용을 위한 빠르고 안정적인 SO3krates 신경망을 통합한다. SO3LR은 PBE0+MBD 양자 역학 수준에서 계산된 4백만 개의 중성 및 전하 분자 …