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Open Catalyst 2020 (OC20) Dataset and Community Challenges
ACS catalysis, 2021-05, Vol.11 (10), p.6059-6072
2021
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Transfer learning using attentions across atomic systems with graph neural networks (TAAG)
The Journal of chemical physics, 2022-05, Vol.156 (18), p.184702-184702
2022
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AdsorbML: a leap in efficiency for adsorption energy calculations using generalizable machine learning potentials
npj computational materials, 2023-09, Vol.9 (1), p.172-9, Article 172
2023
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Chemical Properties from Graph Neural Network-Predicted Electron Densities
Journal of physical chemistry. C, 2023-12, Vol.127 (48), p.23459-23466
2023
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Open Challenges in Developing Generalizable Large-Scale Machine-Learning Models for Catalyst Discovery
ACS catalysis, 2022-07, Vol.12 (14), p.8572-8581
2022
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Generalizable Machine Learning Models for Electrocatalyst Discovery
2022
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The Open Catalyst 2022 (OC22) Dataset and Challenges for Oxide Electrocatalysts
ACS catalysis, 2023-03, Vol.13 (5), p.3066-3084
2023
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Enabling robust offline active learning for machine learning potentials using simple physics-based priors
Machine learning: science and technology, 2021-06, Vol.2 (2), p.25007
2021
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Correction to “The Open Catalyst 2020 (OC20) Dataset and Community Challenges”
ACS catalysis, 2021-11, Vol.11 (21), p.13062-13065
2021
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AmpTorch: A Python package for scalable fingerprint-based neural network training on multi-element systems with integrated uncertainty quantification
Journal of open source software, 2023-07, Vol.8 (87), p.5035
2023
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