AI اور دنیا کے مشکل مسائل · کیمیا اور مواد · Nature Computational Science · 2026-10-13

HIP: بغیر مشتقات کے Hessian Interatomic Potentials

اصل عنوان: HIP: Hessian Interatomic Potentials without derivatives

مالیکیولر ہیسیئنز، یعنی پوٹینشل انرجی کے دوسرے مشتقات، کمپیوٹیشنل کیمسٹری کے کئی ورک فلوز میں درکار ہوتے ہیں لیکن انہیں حساب کرنا مہنگا ہوتا ہے اور سسٹم کے سائز کے ساتھ ان کا پھیلاؤ ناقص ہے۔ مصنفین HIP پیش کرتے ہیں، جو ایک ڈیپ لرننگ ماڈل ہے اور گراف نیورل نیٹ ورک کی SE(3)-ایکوویرینٹ خصوصیات استعمال کرتے ہوئے ہیسیئنز کی براہ راست پیش گوئی کرتا ہے، بغیر آٹومیٹک ڈیفرنشی ایشن یا فنائٹ ڈفرنسز کے۔ رپورٹ کے مطابق HIP آٹومیٹک ڈیفرنشی ایشن والے ہیسیئنز سے ایک سے دو درجے زیادہ تیز اور زیادہ درست ہے، اور ٹرانزیشن-اسٹیٹ سرچ، جیومیٹری آپٹیمائزیشن اور وائبریشنل تجزیے میں اچھی کارکردگی دکھاتا ہے۔

اصل تحریر پڑھیں ↗

تمام آئٹمز →