IXThinker·2025-04-21 21:50

復旦團隊提出通用原子嵌入加速材料發現

以機器學習加速新型晶體材料的發現，對從清潔能源到資訊處理的各種技術至關重要。復旦大學張浩團隊在《自然·通訊》發表研究，提出通用原子嵌入策略，為材料性質預測邁出新一步。

原子指紋

用於預測材料性質的機器學習模型需要嵌入原子資訊，而傳統方法在提高預測準確性方面效果有限。UAEs可作為原子指紋廣泛應用，讓原子層級資訊在不同模型與任務間復用。