人工智能揭示氢气固体相：基于神经网络变分蒙特卡罗法的研究

这篇文章描述了一项利用神经网络研究固态氢行为的科学研究。 虽然技术上很复杂，但将人工智能应用于材料科学为发现新的材料特性提供了有希望的途径。

• •应用神经网络变分蒙特卡罗方法。
• •侧重于固态氢的破缺对称相。
• •发表在ArXiv上，表明同行评审正在进行中或已完成。