Leveraging transfer learning for accurate estimation of ionic migration barriers in solids
Este trabalho apresenta um modelo de rede neural gráfica que utiliza aprendizado por transferência para prever com precisão as barreiras de migração iônica em sólidos, superando métodos tradicionais e permitindo a identificação eficiente de materiais promissores para aplicações em baterias e outros dispositivos eletroquímicos.