Resumo
Os potenciais interatômicos de aprendizado de máquina (MLIPs) combinam a precisão de métodos quânticos com a eficiência computacional dos campos de força clássicos, permitindo simulações de átomos, moléculas, biossistemas, sólidos, superfícies e nanomateriais. Recentemente, MLIPs avançados que utilizam representações equivariantes e redes neurais de grafos profundos, conhecidos como "mode…