晶体布局

  • 图神经网络精确预计有机化合物性质,加速静态电池的设计

    编辑/绿萝大规模从头较量争论与布局预计的进步相结合,在有机功能资料的发觉中发挥了重要作用。目前,在有机资料的广阔化学空间中,只发觉了一小部分。实验和较量争论研讨职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讨职员展示了一种可以精确预计有机化合物性质的机械进修方法。展示了基态(GS)和更高能量布局的平衡训练数据集,对使用通用图神经网络(GNN)架构精确预计总能量的重要性。该研讨可加速静态电池的设计。该研讨以「Predicting energy and stabi

    2021年 12月 24日