AI-Driven Expansion and Application of the Alexandria Database
Este artigo apresenta um novo fluxo de trabalho impulsionado por IA que expande significativamente o banco de dados ALEXANDRIA com 1,3 milhão de compostos validados por DFT e 14 milhões de estruturas fora do equilíbrio, alcançando uma taxa de sucesso de 99% na identificação de materiais estáveis, ao mesmo tempo em que fornece um conjunto de dados abrangente para o treinamento de campos de força universais e o avanço da descoberta computacional de materiais.