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大数据文摘受权转载自学术头条 炎炎夏日，智能手机、平板电脑等电子设备常因“过热”而产生性能、安全问题。如何设计出散热更好的电子产品，材料是关键。 而其中的一个关键环节是：精确地预测材料的热性能。 材料中运输热量的主要载流子是声子，声子在界面处的运输散射机制决定了材料的导热性能。因此，精确地对声子散射关系进行建模，成为材料热性能预测的关键。 如今，一种新型人工智能（AI）方法大大加快了材料热性能的预测速度，相较传统机器学习模型提升数百倍至千倍。 近日，来自麻省理工学院（MIT）的研究团队及其合作者在这一领域取得了重要突破，他们设计了一种名为“虚拟节点图神经网络”（Virtual Node Graph Neural Network，VGNN）的新型机器学习模型，只需在一台个人电脑上，VGNN 只需几秒钟即可完成几千种材料的声子色散
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