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AI 物质科学实验室

是一个前沿的综合性开放平台,它结合了广大的电子结构数据库与先进的AI大模型技术,致力于智能化材料设计与电子结构预测。

AI 物质科学实验室的实验场景
基于元素组成快速检索的界面展示

基于元素组成快速检索

平台涵盖超过20万种稳定晶体的电子结构数据,还提供了直观的查询功能,允许用户基于元素组成快速检索相关材料的详细信息, 包括3D晶体结构、化学式以及由机器学习预测的能带结构和电荷密度分布。

电子结构大模型高效预测

平台的核心是一套通用电子结构大模型,能够跨越整个元素周期表,对复杂多元素晶格的电子结构进行高效预测, 同时输出针对特定体系优化的专用模型,确保在特定领域内的高精度准确性。

电子结构大模型预测过程的示意图

实现自动化全流程实验

通过集成的实验环境,用户可以便捷地上传晶体结构,配置计算资源,自动化地执行从数据预处理到结果分析的全流程实验,显著加速了材料科学研究的进程。

自动化实验流程第一阶段 自动化实验流程第二阶段

这一创新平台代表了电子结构计算的新范式,有望推动超导、集成电路、信息存储和太阳能电池等领域的重大突破,为全球科研人员提供了一个强大的工具箱,助力高通量材料设计与发现。

AI 物质科学实验室,材料科学的智能加速器

团队介绍

龚新高教授照片
龚新高/Xin-Gao Gong 教授/院士
向红军教授照片
向红军/Hongjun Xiang 教授
杨吉辉教授照片
杨吉辉/Ji-Hui Yang 教授
钟阳副研究员照片
钟阳/Yang Zhong 特聘副研究员
于宏宇研究员照片
于宏宇/Hongyu Yu 研究员

相关论文

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研究领域

材料设计与发现

利用人工智能技术高效预测和设计新型功能材料,包括超导体、半导体和磁性材料等。

电子结构预测

通过机器学习模型精确预测材料的能带结构、电子密度和电子态,加速材料性质的探索。

电子-声子耦合研究

开发机器学习算法研究材料中电子与声子的相互作用,为超导材料设计提供理论基础。

磁性材料模拟

结合时间反演对称性神经网络,精确模拟和预测复杂磁性材料的行为和特性。

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新论文发表于《自然计算科学》

2024年4月

我们的研究团队近期在《自然计算科学》上发表了关于加速电子-声子耦合强度计算的机器学习方法论文。

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