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上海大学杨炯团队: 建立公开的标准化机器学习原子间势数据库, 加速热电材料筛选

RSC英国皇家化学会 2024-11-28 10:50

文章摘要

上海大学杨炯团队建立了一个名为HH130的标准化机器学习原子间势（MLIP）数据库，包含130种半哈斯勒（HH）化合物。该数据库通过批量计算HH化合物在三声子和四声子相互作用下的晶格热导率，揭示了原子间相互作用与热输运性质之间的关系。研究结果表明，MLIP模型在预测能量和力方面展现了高精度，并且计算的声子色散结果与第一性原理计算结果高度吻合。该数据库的建立为高通量筛选和设计低热导率热电材料提供了强有力的工具，有助于推动数据库驱动的热输运应用发展。

上海大学杨炯团队: 建立公开的标准化机器学习原子间势数据库, 加速热电材料筛选

查看文献： HH130: a standardized database of machine learning interatomic potentials, datasets, and its applications in the thermal transport of half-Heusler thermoelectrics†
查看期刊：Digital discovery

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