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AI+材料！康奈尔大学Nature子刊：揭秘AI生成晶体材料的关键！

晶体材料的逆向设计（即根据目标性质设计材料结构）是材料科学的核心挑战之一。传统方法依赖密度泛函理论（DFT）计算和晶体结构预测（CSP），但这些方法计算成本高昂，尤其对复杂成分（如含缺陷或杂质的材料）效率低下。近年来，生成模型（如生成对抗网络GAN、变分自编码

近期，康奈尔大学Paul L. McEuen & Song Lin研究小组携手在Nature期刊上发表了题为「Light-harvesting microelectronic devices for wireless electrosynthesis」的最新论