ИИ ускорит открытие квантовых материалов

Понимание оптических свойств материалов критически важно для создания оптоэлектронных устройств, таких как светодиоды, солнечные батареи и фотодетекторы. Традиционные методы расчетов требуют огромных вычислительных ресурсов, что затрудняет быстрое тестирование большого количества материалов. Новая модель, разработанная командой под руководством Нгуена Туан Хунга и Минды Ли, использует кристаллическую структуру материала для предсказания оптических свойств в широком диапазоне световых частот.

Эта модель основана на графовых нейронных сетях (GNN), которые обеспечивают естественное представление молекул и материалов. Ученые также разработали универсальную интеграцию, позволяющую повысить точность прогнозирования без изменения структуры нейронных сетей. В будущем исследователи планируют создать новые базы данных для различных свойств материалов, что позволит улучшить модель ИИ и расширить ее возможности.