LESets Machine Learning Model: A Revolutionary Approach to Predicting High-Entropy Alloy Properties

Графовые нейронные сети (GNN) – мощный инструмент в материаловедении, особенно в прогнозировании свойств материалов. GNN используют уникальную способность графических представлений захватывать сложные атомные взаимодействия в различных материалах. Эти модели кодируют атомы как узлы и химические связи как рёбра, что позволяет детально представлять молекулярные и кристаллические структуры. Это привело к прогрессу в понимании и прогнозировании свойств материалов, таких как кристаллы и молекулы.

Применение в практике:

Новый метод LESets позволяет точно предсказывать свойства сложных материалов, фокусируясь на локальных атомных взаимодействиях в высокоэнтропийных сплавах (HEAs).

Практическая ценность:

LESets обеспечивает более точный и интерпретируемый метод для прогнозирования свойств HEAs, что подтверждается его превосходной производительностью в бенчмаркинговых тестах.

Исследование подчеркивает важность захвата локальных атомных взаимодействий. LESets может служить основным инструментом для будущих исследований и разработок в области материаловедения. Успех LESets в моделировании HEAs открывает возможности применения подобных подходов к другим сложным материалам, что, возможно, приведет к открытиям и инновациям в области конструирования и инженерии материалов.