Npj Comput. Mater. : AI驱动的导电网络机理：聚合物纳米复合材料优化

本文背景为导电高分子纳米复合材料在柔性电子等领域的应用需求，传统试错方法难以系统揭示材料结构与性能关系。研究目的是通过结合杂化粒子场分子动力学模拟与图神经网络方法，建立导电网络形成机制与电导性能的预测模型。研究结论表明：图注意力网络在电导率预测中误差仅0-0.0001，显著优于图卷积网络；碳纳米管浓度在7%时导电网络连接效率最优，超过8%时因过度连接导致效率下降；该方法为材料逆向设计提供了新途径。