<div><a href="https://compphysvienna.github.io/n2p2">n2p2</a> implements Behler-Parinello-style neural network potentials. There is also a plugin for the MD package QUIP that implements Bartók's kernel-based <a href="https://libatoms.github.io/GAP/">Gaussian Approximation Potential</a>.<br></div><div><br></div><div>There are plenty more, but those two should give you something to test things out with and are code-agnostic. You do have to prepare the data set for training, however. Writing a script to do so should not be particularly difficult.</div><div><br></div><div>Good luck,</div><div>Nicklas<br></div><div class="gmail_quote"><div dir="auto" class="gmail_attr">fredag 18 juni 2021 kl. 14:33:38 UTC+2 skrev aw...@gmail.com:<br/></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin: 0 0 0 0.8ex; border-left: 1px solid rgb(204, 204, 204); padding-left: 1ex;"><div>Dear All,</div><div><br></div><div>Is there any straighforward way of generating machine learning force fields using a CP2K trajectory<span>?</span><span> I noticed that most of the tools available online use VASP or QUANTUM ESPRESSO. I am looking for a tool which allows me to construct a force field by training on both energy and forces, but the tool needs to be useful for a complete newbie. Any ideas
<span>?</span> <br></span></div><div><span><br></span></div><div><span>Best wishes,</span></div><div><span>Ana<br></span> </div></blockquote></div>