AI এবং বিশ্বের কঠিন সমস্যাগুলো · রসায়ন ও উপকরণ · Nature Computational Science · 2026-10-13

HIP: ডেরিভেটিভ ছাড়া হেসিয়ান ইন্টারঅ্যাটমিক পটেনশিয়াল

মূল শিরোনাম: HIP: Hessian Interatomic Potentials without derivatives

আণবিক হেসিয়ান, অর্থাৎ বিভব শক্তির দ্বিতীয় অন্তরকলজ, বহু কম্পিউটেশনাল রসায়ন ওয়ার্কফ্লোতে প্রয়োজন হয়, কিন্তু এগুলো গণনা করা ব্যয়বহুল এবং সিস্টেমের আকার বাড়লে দক্ষতা কমে যায়। লেখকেরা HIP উপস্থাপন করেছেন, একটি ডিপ লার্নিং মডেল যা গ্রাফ নিউরাল নেটওয়ার্কের SE(3)-ইকুইভেরিয়েন্ট ফিচার ব্যবহার করে অটোমেটিক ডিফারেনশিয়েশন বা ফাইনাইট ডিফারেন্স ছাড়াই সরাসরি হেসিয়ান পূর্বাভাস দেয়। জানা গেছে, HIP অটোমেটিক-ডিফারেনশিয়েশন হেসিয়ানের চেয়ে এক থেকে দুই মাত্রা দ্রুত ও আরও নির্ভুল, এবং ট্রানজিশন-স্টেট অনুসন্ধান, জ্যামিতি অপটিমাইজেশন ও কম্পন বিশ্লেষণে ভালো কাজ করে।

মূল লেখা পড়ুন ↗

সব আইটেম →