تقدم البحث إطار عمل جديد يستفيد من الشبكات العصبية الرسومية (GNNs) لتعزيز توقع خصائص المواد غير العضوية، مع التركيز بشكل خاص على معالجة التحديات المتعلقة بنقص البيانات والاستقرار الديناميكي الحراري. من خلال دمج الهياكل المعتمدة على التركيب والهياكل البلورية مع مخطط التعلم الانتقالي، يتنبأ النموذج بفعالية بخصائص مرتبطة بالطاقة مثل الطاقة الكلية، والطاقة فوق القبة…