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English(EN) Advancing AI for materials with MatterSim: experimental synthesis, faster simulation, and multi-task models

Microsoft Research 利用 MatterSim 增强材料发现人工智能

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

Microsoft Research 已经改进了其材料科学人工智能模型 MatterSim，增加了实验验证、更快的模拟能力以及一个新的多任务基础模型。更新后的 MatterSim-v1 现在实现了 3-5 倍更快的推理速度，并与 LAMMPS 集成以进行大规模模拟。引入了一个新模型 MatterSim-MT，用于模拟复杂的、多属性的现象，超越了简单的势能面。这些进展旨在加速电子、半导体和储能应用中新材料的发现和设计。 AI

影响 通过实现更快的模拟和多属性预测，加速了电子和能源领域新材料的发现。

排序理由 该集群描述了一个新模型发布和来自主要研究机构的材料科学人工智能研究进展。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. Microsoft Research TIER_1 English(EN) · Andrew Fowler, Claudio Zeni, Daniel Zügner, Fabian Thiemann, Han Yang, Robert Pinsler, Shoko Ueda, Kenji Takeda ·

    利用MatterSim推进材料人工智能：实验合成、加速模拟和多任务模型

    <p>MatterSim is expanding what AI can do for materials science—from faster large-scale simulations to MatterSim-MT, a new multi-task model for simulating properties beyond potential energy surfaces alone.</p> <p>The post <a href="https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/adva…

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