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近期,上海交通大學人工智能與微結構實驗室通過引入生成人工智能中的 Transformer 算法,提出了人工智能模型 T-AIMD,為分子動力學長期以來的計算耗時問題提供解決方案。T-AIMD 模型結合了序列特征和物理描述符(如電荷、溫度等),通過這種方式,模型不僅學習了序列的動態(tài)特性,還融入了物質(zhì)的靜態(tài)屬性,從而提高了模型的泛化能力和預測的準確性。(剩余58字)
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上交團隊設計AI模型將分子動力學計算效率提升100倍,有望用于離子導體研究和藥物研發(fā)等
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