牛津大学开发出一种原子机器学习方法,助力非晶结构材料研究

2021-01-11  英国 来源:新材料在线 领域:新材料

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据新材料在线1月9日消息,牛津大学使用更广泛的、基于机器学习模型的、具有量子精确的高斯近似势能(GAP)分子动力学模拟(GAP-MD),对包含100000个硅原子系统的液体-非晶态和非晶态-非晶态转变过程进行了研究,并同时预测了其结构、稳定性和电子性质。纳米尺度规模下非晶材料的结构相变研究标志着研究人员对无序材料的仿真模拟已迈出了质的步伐:可在具有实验挑战性的条件下从简单的结构模型到对材料系统的真实性预测和完全原子描述。相关研究成果发表于《Nature》期刊。

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