في هذا القسم، يقدم المؤلفون Matra-Genoa، وهو نموذج تحويل ذاتي الانحدار مصمم لتعزيز تحديد وتوليد المركبات البلورية المستقرة، والتي تعتبر حيوية لمجموعة متنوعة من التطبيقات التكنولوجية. يستخدم النموذج تمثيلات رمزية قابلة للعكس للبلورات المتماثلة، مع تضمين إحداثيات حرة لتسهيل أخذ العينات من مساحة عمل هجينة. تم تدريب Matra-Genoa عبر الجدول الدوري ومجموعات الفضاء المختلفة، ويمكن…

تقدم هذه الدراسة MatterVial، وهو إطار هجين جديد مصمم لتطبيقات التعلم الآلي المعتمدة على الميزات في علم المواد. يعزز MatterVial مساحة الميزات من خلال دمج التمثيلات الكامنة من نماذج الشبكات العصبية الرسومية (GNN) المدربة مسبقًا، بما في ذلك الشبكات المعتمدة على الهيكل (MEGNet) والشبكات المعتمدة على التركيب (ROOST) والشبكات المتساوية (ORB). يجمع بين هذه النماذج…