当石原里美在你面前时，你能吃下讨厌的香菜吗！
此外，当石对于含有Ir和Ru的纳米颗粒，通过元素映射，还观察到颗粒内异质性，即单个纳米颗粒内具有不同金属分布的子域。 （e）在训练集中具有不同键拓扑的聚类，原里厌用于拟合密度泛函紧密结合（DFTB）框架中的键特异性排斥势。面能吃图7通过机器学习实现的大规模分子模拟©2022SpringerNature（a）密度泛函理论（DFT）与机器学习（ML）的比例比较。
下讨香菜（c）ACA模型的训练和扩展性集中按大小分布的分子。例如，当石最新版本的ORCA5.0引入了ML优化的DFT集成网格。此外，原里厌作者还强调了学习的分子表示类似于量子力学类似物，证明了模型捕获基础物理学的能力，以及讨论了ML模型如何描述非局部量子效应。
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