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荣获原子模拟为理解结构相变的物理机制提供了有效手段。二、年度【成果掠影】来自美国加州大学圣地亚哥分校ShyuePingOng（王学彬）教授团队报告了基于具有三体相互作用的图形神经网络（M3GNet）的材料通用IAP。

（d）数据集中所有原子的元素计数，科技涵盖周期表中的89种元素。五、进步奖【成果启示】在这项工作中，作者通过将传统IAP的许多身体特征与灵活的图材料表示相结合，开发了基于图的深度学习IAP的形式。亨通（c）径向分布函数g（r）（深蓝色线）和原子对距离分布密度（浅蓝色直方图）。

这些结果表明，荣获机器学习加速了发现具有特殊性质的可合成材料的途径。年度（b）M3GNet预测的能量（Ê）与使用M3GNet和DFT放松的初始结构的基态能量（Egs）之间的差异。

大多数材料计算研究的第一步是获得平衡结构，科技这涉及在所有独立晶格和原子自由度上导航势能面（PES）以寻求最小值。

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