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Sparse representation for machine learning the properties of defects in 2D materials

npj Computational Materials 2023年第1期9卷 1186-1195页

作者： Nikita Kazeev abdalaziz rashid al-maeeni Ignat Romanov Maxim Faleev Ruslan Lukin alexander Tormasov A.H.Castro Neto Kostya S.Novoselov Pengru Huang Andrey Ustyuzhanin Institute for Functional Intelligent Materials National University of Singapore4 Science Drive 2117544 SingaporeSingapore Constructor University Bremen gGmbH Campus Ring 1Bremen 28759Germany HSE University Myasnitskaya Ulitsa20101000 MoscowRussia Innopolis University Universitetskaya St1InnopolisRepublic of Tatarstan 420500Russia Centre for Advanced 2D Materials National University of Singapore6 Science Drive 2117546 SingaporeSingapore

Two-dimensional materials offer a promising platform for the next generation of(opto-)electronic devices and other high technology *** of the most exciting characteristics of 2D crystals is the ability to tune their properties via controllable introduction of ***,the search space for such structures is enormous,and ab-initio computations prohibitively *** propose a machine learning approach for rapid estimation of the properties of 2D material given the lattice structure and defect *** method suggests a way to represent configuration of 2D materials with defects that allows a neural network to train quickly and *** compare our methodology with the state-of-the-art approaches and demonstrate at least 3.7 times energy prediction error ***,our approach is an order of magnitude more resource-efficient than its contenders both for the training and inference part.

关键词： properties defects prediction

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