科学家讲解东京技术显示机器学习如何精确高效计算二元和二元二元面基本电子特性其它复合物和属性可列入ML模型欧洲杯足球竞彩研究结果既应用功能材料的生成,应用材料表面特性筛选
图像感知:东京理工学院
欧洲杯足球竞彩彻底检查新材料原子结构和电子结构对设计开发产生高特征材料十分必要。
电子带结构重要细节半导体、隔热器和电介面可以通过检验电子能参数查找,例如电子亲和度(EA)即电附带最小值时释放的能量量和电离分解潜能值(IP)即从值带最大值清除电子所需的能量
2020欧洲杯下注官网if它们的IPs和EAs可精确估计,非金属材料可用作对光敏感设备及光电子设备功能面和接口
IP和EA严重依赖表层结构,使本已复杂的量化过程复杂化批量和表面系统独立量化,精确第一原理计算用于传统计算IPs和EAs对多面而言,这种费力技术无法量化IPs和EAs,因此必须使用高效计算法代之以
Fumiyasu Oba教授指针下,来自东京理工学院的一组科学家将注意力转向机器学习解决影响非金属固态IPSEA测量的广度问题上头美国化学学会杂志发布他们的研究发现
欧洲杯足球竞彩近些年来,ML在材料科学研究中引起极大关注欧洲杯足球竞彩基于ML技术的虚拟筛选素材能力是探索高性能新素材的高效方法同时,使用精确理论计算培训大型数据集的能力使得能够成功预测重要的表面特征及其功能意义
FumiyasuOba教授,东京技术学院
研究者使用原子位置平滑重合数输入数据使用人工神经网络创建回归模型模型有效精确预测二叉面IPsEAs
此外,基于ML预测模型可能“转移学习”,这是修改为特定目的构建模型的过程,以吸收新数据集并重应用到不同任务中去科学家们通过创建SOAPs并预测IPs和EAs使用转移学习
...模型不仅限于预测氧化物表面特性,还可以扩展研究其他化合物及其特性Oba总结
JournalReference:
清原市et.公元前2024年Oxides带对齐可学习结构描述辅助神经网络和转移学习美国化学学会杂志.doi:10.1021/jacs.3c13574