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本发明公开了一种基于机器学习势的快速预测晶体结构的方法，具体涉及一种通过引入图神经网络机器学习势方法M3Gnet预测能量的晶体结构预测方法。该方法首先通过构建输入文件，设置初始输入参数，例如化学组分，元素配位，空间群以及生成结构数量；然后根据相应的结构生成命令，生成一系列满足输入文件要求的晶体结构，生成过程中不断检查键长等化学信息，保证结构的真实性；再通过图神经网络机器学习快速预测得到的结构能量，评估晶体结构的可合成性，稳定性以及其它性质。本发明通过机器学习势替代传统的DFT方法，可加速晶体结构
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117275607A
(43)申请公布日2023.12.22
(21)申请号202311324300.0
(22)申请日2023.10.13
(71)申请人中国科学院新疆理化技术研究所
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