ANI-1x

ANI-1x数据集包含大约五百万种不同的有机分子构象，这些构象是通过主动学习算法生成的。该数据集旨在为机器学习模型提供训练数据，以便预测分子属性，例如量子力学（QM）计算的势能面和原子电荷模型。

ANI-1x数据集是通过密度泛函理论（DFT）计算得到的多种量子力学属性，包括能量、原子力、多极矩、原子电荷等。数据集的生成消耗了大约1400万CPU核心小时。