ИИ и сложнейшие проблемы мира · Химия и материалы · Nature Computational Science · 2026-10-13
HIP: гессианные межатомные потенциалы без производных
Оригинальное название: HIP: Hessian Interatomic Potentials without derivatives
Молекулярные гессианы — вторые производные потенциальной энергии — необходимы во многих вычислительных задачах химии, но их вычисление затратно и плохо масштабируется с ростом размера системы. Авторы представляют HIP — модель глубокого обучения, которая предсказывает гессианы напрямую, без автоматического дифференцирования и конечных разностей, используя SE(3)-эквивариантные признаки из графовой нейронной сети. По сообщениям, HIP быстрее и точнее гессианов, полученных с помощью автоматического дифференцирования, на один-два порядка и хорошо проявляет себя при поиске переходных состояний, оптимизации геометрии и колебательном анализе.