tadah!代码提供了一个多功能平台,用于开发和优化机器学习间的原子质潜力(MLIP)。通过集成综合描述符,它允许对系统交互的细微表示,并具有独特的截止函数和交互距离。tadah!支持贝叶斯线性回归(BLR)和内核脊回归(KRR),以增强模型的准确性和不确定性管理。关键特征是其超参数优化周期,迭代精炼模型体系结构以提高可传递性。这种方法结合了构图的限制,将预测与实验和理论数据保持一致。tadah!提供了一个用于LAMMP的接口,从而使MLIP在分子动力学模拟中的部署。它专为广泛的可及性而设计,支持桌面和HPC系统上的并行计算。tadah!利用模块化的C ++代码库,利用编译时间和运行时多态性来灵活性和效率。神经网络支持和预定义的粘结方案是潜在的未来发展,以及塔达!仍然对社区驱动的功能扩展开放。综合文档和命令行工具进一步简化了MLIP的开发和应用。
