剪切-键合描述符助力负热膨胀材料的规模化发现
研究于 10 月 8 日发表于 JACS，结合剪切-键合描述符与通用机器学习势，预测了 3,665 种负热膨胀晶体，并通过合成和表征 11 种此前未报道的化合物进行实验验证。
动态
机器学习原子间势的新工作
ACS Nano 论文将势函数分子动力学与固液纳流体摩擦中的柔性联系起来。
从头设计超硬 C–N 化合物
全局机器学习势与多目标优化流程探索新的超硬化合物。
发现二维 Invar 与 anti-Invar 单层材料
机器学习拓展了对异常热膨胀二维材料的搜索。
结合图网络与优化算法预测晶体结构
将学习到的结构表示与全局优化整合进同一预测流程。
CsPbI₃ γ-to-δ 相变的动力学路径
第一性原理分析追踪与钙钛矿稳定性相关的结构路径。
钙钛矿软晶格与载流子寿命研究
计算研究揭示杂化钙钛矿晶格柔性与载流子动力学的内在关联。
用于催化物理描述符发现的符号回归
数据驱动的符号回归方法用于搜索紧凑、可解释的微观物理描述符。
溴合金化与钙钛矿太阳能电池载流子动力学
探讨合金化如何重塑决定载流子动力学行为的原子级物理通道。