Prediction of frontier band spin splitting in 2D perovskites via deep neural networks
5.5
来源：
Nature
关键字：
generative chemistry
发布时间：
2025-11-26 04:15
摘要：
本研究提出了一种基于深度神经网络的模型，用于预测二维钙钛矿材料中的前沿带自旋分裂现象。通过结合第一性原理计算和深度学习，模型在识别和预测自旋分裂方面表现出色，具有100%的准确率。该模型的成功应用展示了深度学习在材料科学领域的潜力，尤其是在高通量材料筛选和功能材料发现方面。
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关键证据
模型在预测自旋分裂方面取得了100%的准确率。
研究展示了深度学习在材料科学中的应用潜力。
模型的设计和训练方法展示了高效的数据处理能力。
真实性检查
否
AI评分总结
本研究提出了一种基于深度神经网络的模型，用于预测二维钙钛矿材料中的前沿带自旋分裂现象。通过结合第一性原理计算和深度学习，模型在识别和预测自旋分裂方面表现出色，具有100%的准确率。该模型的成功应用展示了深度学习在材料科学领域的潜力，尤其是在高通量材料筛选和功能材料发现方面。