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原標題：夏天太熱怎么辦？AI 為“降溫”材料發現提速數千倍，你的手機、電腦或許再也不發燙了
關鍵字：材料,性能,節點,模型,方法
文章來源：大數據文摘
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大數據文摘受權轉載自學術頭條
炎炎夏日，智能手機、平板電腦等電子設備常因“過熱”而產生性能、安全問題。如何設計出散熱更好的電子產品，材料是關鍵。
而其中的一個關鍵環節是：精確地預測材料的熱性能。
材料中運輸熱量的主要載流子是聲子，聲子在界面處的運輸散射機制決定了材料的導熱性能。因此，精確地對聲子散射關系進行建模，成為材料熱性能預測的關鍵。
如今，一種新型人工智能（AI）方法大大加快了材料熱性能的預測速度，相較傳統機器學習模型提升數百倍至千倍。
近日，來自麻省理工學院（MIT）的研究團隊及其合作者在這一領域取得了重要突破，他們設計了一種名為“虛擬節點圖神經網絡”（Virtual Node Graph Neural Network，VGNN）的新型機器學習模型，只需在一臺個人電腦上，VGNN 只需幾秒鐘即可完成幾千種材料的聲子色散關系計算。相關研究論文以“Virtual node graph neural network for full phonon prediction”為題，已發表在科學期刊 Nature Computational Science 上。
研究發現，VGNN 不僅在聲

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