新方法学习异质化学子结构间图交互
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新方法学习异质化学子结构间图交互
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AI 综述
Gyoung S. Na 提出一种数据描述符和图神经网络，用于学习有机与无机化合物之间的图间交互。 将该方法用于预测含异质子结构的混合太阳能电池材料物理性质，在 1,682 种混合太阳能电池材料的带隙预测上达到 SOTA 精度。
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最新进展10月21日 12:00
学习化学系统中异质子结构间的图间交互报道时间线
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10月21日
- arXiv cs.AI学习化学系统中异质子结构间的图间交互
研究提出一种面向复杂化学系统的数据描述符与图神经网络，用于学习有机与无机化合物之间的异质图间交互。将该方法用于预测含异质子结构的混合太阳能电池材料物理性质，在 1,682 种混合太阳能电池材料的带隙预测上达到 SOTA 精度。
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