NEP89: 89개 원소 범용 신경진화 포텐셜
기계 학습 기반 원자간 포텐셜은 양자역학적 정확도를 제공하지만, 재료별 특화되거나 계산 비용이 높아 활용에 제약이 있었습니다. 본 연구는 89개 원소에 걸쳐 경험적 포텐셜 수준의 속도와 높은 정확도를 제공하는 신경진화 포텐셜(NEP) 아키텍처 기반의 파운데이션 모델인 NEP89를 소개합니다. NEP89는 무기 및 유기 재료를 아우르는 작고도 포괄적인 훈련 데이터셋을 활용하여 개발되었습니다. 이 데이터셋은 디스크립터 공간 서브샘플링과 다중 데이터셋에 걸친 반복적인 정제를 통해 구축되었습니다. NEP89는 기존 대표 파운데이션 모델…