Research#llm🔬 Research分析: 2026年1月4日 09:31

使用MACE机器学习力场和DFT从Energy-GNoME数据库筛选新型阴极材料

发布:2025年11月27日 14:36
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ArXiv

分析

本文描述了一项研究，该研究利用机器学习和密度泛函理论（DFT）来识别新的阴极材料。方法包括筛选Energy-GNoME数据库，这表明了一种用于材料发现的计算方法。MACE（机器学习辅助计算探索）力场的使用表明了提高模拟效率和准确性的努力。对阴极材料的关注表明了其在电池技术中的潜在应用。

引用

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较旧

Technical Debt in Machine Learning Systems (2015) [pdf]

较新

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来源: ArXiv