机器学习原子间势在非均相催化中的准确性分析

这篇来自ArXiv的文章很可能调查了机器学习原子间势（MLIP）在模拟和预测催化反应中的性能。 关注非均相催化表明它具有实际应用价值，并可能对材料科学和化学工程产生重大影响。

• •MLIP用于模拟催化过程中原子之间的相互作用。
• •这项研究可能会评估这些模型与实验数据或其他模拟方法的准确性。
• •了解MLIP的准确性可以改进催化剂的设计和优化。