结构
图神经网络准确预测无机化合物性质,加速固态电池的设计
编辑/绿萝大规模从头计算与结构预测的进步相结合,在无机功能材料的发现中发挥了重要作用。目前,在无机材料的广阔化学空间中,只发现了一小部分。实验和计算研究人员都需要加速探索未知的化学空间。来自美国国家可再生能源实验室(NREL)、科罗拉多矿业学院和伊利诺伊大学的研究人员展示了一种可以准确预测无机化合物性质的机器学习方法。展示了基态(GS)和更高能量结构的平衡训练数据集,对使用通用图神经网络(GNN)架构准确预测总能量的重要性。该研究可加速固态电池的设计。该研究以「Predicting energy and stabi
12/24/2021 11:19:00 AM
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