ai4material_design

В репозитории приведён код, демонстрирующий эффективность подхода со «сжатым» представлением дефектов в двумерных материалах. Авторы отмечают, что 2D-кристаллы обладают колоссальным потенциалом для модификации их свойств путём контролируемого введения вакансий и замещений, однако большинство универсальных моделей плохо учитывают возникающие при этом квантовые эффекты. В работе предлагается рассматривать только атомы, непосредственно относящиеся к точечным дефектам (включая «виртуальные» атомы‑вакансии), и использовать графовые нейронные сети, дополненные специфичными для 2D-фаз признаками — разницей координат по оси z и новой меткой «EOS», связанной с осцилляциями электронных оболочек. Эксперименты показывают, что подход со «сжатым» представлением существенно превосходит классические графовые нейросети и методы с предварительными признаками. Авторы подчеркивают, что их метод значительно упрощает моделирование дефектных систем, повышая точность и эффективность. Работа может быть полезна инженерам, физикам и исследователям в областе новых материалов.

статья | код