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MagGen：用于永磁体逆向设计的图形辅助深度生成模型
The Journal of Physical Chemistry Letters ( IF 4.8 ) Pub Date : 2024-03-14 , DOI: 10.1021/acs.jpclett.4c00068 Sourav Mal 1 , Gaurav Seal 2 , Prasenjit Sen 1, 3
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开发了一种基于变分自动编码器（VAE）的深度生成模型，该模型同时受两个目标属性的调节，用于逆向设计稳定的磁性材料。使用图论分析模型的物理信息、属性嵌入潜在空间的结构。根据目标学习分支的预测，令人印象深刻的是~96% 的生成材料满足目标属性。与不通过目标属性调节 VAE 潜在空间或不考虑生成新材料的母体材料的连通性的方法相比，这是一个巨大的改进。这一令人印象深刻的壮举是通过使用简单的纯实空间表示来实现的，该表示可以直接从材质 cif 文件中读取。模型预测最终通过随机选择的材料子集的密度泛函理论计算得到验证。本模型的性能与之前报道的模型相当或优于之前报道的模型。该模型（MagGen）应用于设计无稀土永磁体的问题，并取得了可喜的结果。
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