机构名称：
¥ 4.0
本白皮书介绍了在复杂化学空间的背景下革命性材料发现的创新方法和计算框架的全面探索。利用高级技术，例如图形神经网络（GNN），主动学习框架和密度功能理论（DFT）计算，我们建立了一个数据驱动的，闭环系统，以进行材料预测，验证和优化。Our approach integrates high-throughput simulations, multiscale modeling, and multi-physics coupling to address critical challenges in the design of high-performance materials across diverse domains, including energy storage, quantum information systems, and biomedical applications.Through rigorous model evaluations and experimental validations, we demonstrate the predictive accuracy and generalization capability of our frameworks, achieving substantial breakthroughs in exploring previously未知的化学空间。关键成就包括对离子扩散系数的显着改善，超导体的临界温度预测以及催化效率，所有这些都对实验基准进行了验证。通过进一步扩展我们的算法来支持多尺度模拟并将它们与分布式的开放数据平台集成在一起，这项工作为协作，可扩展和智能材料研究的基础奠定了基础。我们的发现不仅可以通过在计算预测和实验验证之间重新定义材料科学的范围，还可以在批判性的质疑之间启动差距，还可以在关键的领域中解除批判性影响力应用程序。这份白皮书强调了我们方法的技术基础，经过验证的方法和重要的科学贡献，建立了21世纪加速材料发现的新基准。
材料ab-通往新材料的神经图的旅程
主要关键词
相关文件推荐
