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Arnaud Demortière
Arnaud Demortière
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新的机器学习框架可从电子衍射数据预测晶体结构
研究人员开发了ED-CSP，一个新颖的机器学习框架，旨在从电子衍射数据预测晶体结构。该框架结合了关系集编码器、置换不变聚合方法和周期流生成器，以准确确定晶格参数和原子坐标。ED-CSP在一个名为ED-CS的新构建的数据集上进行了训练，该数据集包含485万个模拟晶体结构，在保留数据上表现出强大的性能，优于现有的最先进模型。
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新的AI框架增强电池退化建模和数据管理
研究人员开发了两种不同的方法来改进电池退化建模和数据管理。第一种方法BattVAE-GP使用混合物理概率学习框架，为预测长时电池退化轨迹创建计算高效的代理模型，并包含不确定性量化。第二种方法BatteryLake引入了一个agentic、基于物理的公共电池老化数据集策展框架，通过LLM代理和人工在环验证过程将原始数据转化为可用于基准测试的资产。该框架还包括一个包含41个数据集、标准化任务和基线模型的开放基准。