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原標(biāo)題：夏天太熱怎么辦？AI 為“降溫”材料發(fā)現(xiàn)提速數(shù)千倍，你的手機(jī)、電腦或許再也不發(fā)燙了
關(guān)鍵字：材料,性能,節(jié)點,模型,方法
文章來源：大數(shù)據(jù)文摘
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炎炎夏日，智能手機(jī)、平板電腦等電子設(shè)備常因“過熱”而產(chǎn)生性能、安全問題。如何設(shè)計出散熱更好的電子產(chǎn)品，材料是關(guān)鍵。
而其中的一個關(guān)鍵環(huán)節(jié)是：精確地預(yù)測材料的熱性能。
材料中運(yùn)輸熱量的主要載流子是聲子，聲子在界面處的運(yùn)輸散射機(jī)制決定了材料的導(dǎo)熱性能。因此，精確地對聲子散射關(guān)系進(jìn)行建模，成為材料熱性能預(yù)測的關(guān)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(yù)測速度，相較傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型提升數(shù)百倍至千倍。
近日，來自麻省理工學(xué)院（MIT）的研究團(tuán)隊及其合作者在這一領(lǐng)域取得了重要突破，他們設(shè)計了一種名為“虛擬節(jié)點圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”（Virtual Node Graph Neural Network，VGNN）的新型機(jī)器學(xué)習(xí)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(guān)系計算。相關(guān)研究論文以“Virtual node graph neural network for full phonon prediction”為題，已發(fā)表在科學(xué)期刊 Nature Computational Science 上。
研究發(fā)現(xiàn)，VGNN 不僅在聲

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