BDIP-Net: Dual-Interaction Graph Learning for Property Prediction of Bilayer Materials
यह शोध पत्र BDIP-Net का प्रस्ताव करता है, जो एक मशीन-लर्निंग फ्रेमवर्क है जो एक लागत प्रभावी MatterSim-D3 संरचनात्मक अनुकूलन वर्कफ़्लो को एक ड्यूल-इंटरेक्शन ग्राफ न्यूरल नेटवर्क के साथ जोड़ता है ताकि इंट्रा-लेयर और इंटर-लेयर इंटरैक्शन दोनों को स्पष्ट रूप से मॉडल करके कुशलतापूर्वक DFT-गुणवत्ता वाली द्वि-परत (बाइलेयर) संरचनाएं उत्पन्न की जा सकें और उनके गुणों की सटीक भविष्यवाणी की जा सके।