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Sanjay Chakraborty
Sanjay Chakraborty
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新的GNN模型推动晶体性质预测和分子模拟
研究人员开发了新的图神经网络（GNN）模型来预测晶体性质。其中一种方法CPGN使用多尺度GNN联合学习原子、键和配位多面体表示，在形成能和带隙预测的基准数据集上优于现有模型。另一项开发MolCryst-MLIPs提供了一个分子晶体微调MACE模型的开放数据库，该模型能够解析多晶型能量景观并在模拟过程中保持结构完整性。
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量子-经典混合模型在NISQ硬件上处理时间序列预测
研究人员开发了新的量子-经典混合框架，用于多变量时间序列预测，旨在运行在近期含噪声的中等规模量子（NISQ）硬件上。这些框架，包括量子水库预测器（QRC-F）和变分量子预测器（VQF-F），将时间序列数据转换为量子态，并利用纠缠来捕捉变量间的依赖关系。实验表明，与经典方法相比，这些模型在训练稳定性、参数效率和对量子噪声的鲁棒性方面可能有所提高，并可能应用于各种预测任务。