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基于VQ-VAE的晶体结构生成算法推动多维晶体材料高效发现

计算材料学 2025-07-04 10:17
文章摘要
本文介绍了复旦大学张浩副教授团队提出的全新深度学习框架VQCrystal，该框架基于分层向量量化–变分自编码器（VQ-VAE）架构，成功克服了当前晶体生成与逆向设计中的关键瓶颈。研究背景指出，尽管计算方法在新型功能晶体材料的发现中展现出巨大潜力，但传统方法在结构的物理真实性、稳定性与可控性方面仍有提升空间。研究目的在于通过VQCrystal框架，实现对晶体结构的高效编码、生成与优化，特别是在三维半导体材料与二维材料设计中。研究结论表明，该方法在多个公开测试集上显著优于现有主流方法，为大规模晶体材料发现提供了强有力的技术支撑，并为材料科学的自动化发展开辟了新路径。
基于VQ-VAE的晶体结构生成算法推动多维晶体材料高效发现
查看文献： Massive discovery of crystal structures across dimensionalities by leveraging vector quantization
查看期刊：npj Computational Materials
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