(Online) Transferable prediction of formation energy across lattices of increasing sizes

講演情報

Contributed talks (Machine learning/Quantum computing)

Machine learning, data science, and quantum computing

Parallel session 1

2023年8月6日(日) 13:40 〜 15:20 301 (Room 2) (3F)

Chair: Nobuyasu Ito (RIKEN R-CCS)

13:40 〜 14:00

*Massimiliano Lupo Pasini¹, Mariia Karabin¹, Markus Eisenbach¹ (1. Oak Ridge National Laboratory (United States of America))

キーワード：Graph convolutional neural networks, Deep Learning, Solid solution alloys, Formation energy, Lattice size

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