Bond sensitive graph neural networks for predicting high temperature superconductors

Abstract Finding high temperature superconductors (HTS) has been a continuing challenge due to the difficulty in predicting the transition temperature (Tc) of superconductors. Recently, the efficiency of predicting Tc has been greatly improved via machine learning (ML). Unfortunately, prevailing ML...

Szczegółowa specyfikacja

Opis bibliograficzny

Główni autorzy:	Liang Gu, Yang Liu, Pin Chen, Haiyou Huang, Ning Chen, Yang Li, Turab Lookman, Yutong Lu, Yanjing Su
Format:	Artigo
Język:	Inglês
Wydane:	Wiley-VCH 2024-06-01
Seria:	Materials Genome Engineering Advances
Hasła przedmiotowe:	graph neural network machine learning superconductivity superconductors transition temperature
Dostęp online:	https://doi.org/10.1002/mgea.48
Etykiety:	Dodaj etykietę Nie ma etykietki, Dołącz pierwszą etykiete!