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N M Anoop Krishnan
N M Anoop Krishnan
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新框架揭示机器学习力场的“现实差距”
一个名为UniFFBench的新评估框架，包含MinX数据集，已被开发出来，用于评估通用机器学习力场（UMLFFs）在实验测量方面的性能。该框架包括极端条件下的1500多个矿物系统，并使用实验数据进行验证。对六个领先的UMLFFs的评估揭示了一个显著的“现实差距”，即在计算基准测试中表现良好的模型在处理实验复杂性时遇到困难，预测误差过高，无法满足实际应用需求。
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人工智能与生命周期评估集成，实现可持续材料发现
一篇新研究论文提出了 ML-LCA 框架，将人工智能 (AI) 与生命周期评估 (LCA) 相结合，用于可持续材料的发现。目前用于材料发现的 AI 模型仅优化结构稳定性和功能特性，而忽略了环境影响。拟议的 ML-LCA 框架旨在通过将环境因素直接纳入 AI 设计循环来弥合这一差距，并解决数据稀缺和尺度差距等挑战。案例研究证明了该框架在各种材料上的可行性。