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实体 Rickard Armiento

Rickard Armiento

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  1. TOOL · CL_254772 ·

    机器学习模型加速半导体缺陷分析

    研究人员开发了机器学习模型，用于预测半导体（特别是 4H-SiC）的缺陷形成能和零声子线。这些模型旨在通过作为预筛步骤来加速高通量工作流程，减少对昂贵的密度泛函理论 (DFT) 计算的需求。在空位和取代缺陷系统中，这些模型在形成能和零声子线上的平均绝对误差分别为 0.437 eV 和 0.202 eV，显示出超越预筛的直接应用潜力。