Open Materials 2024
简介：Open Materials 2024 (OMat24) 是Meta发布的开源数据集，包含超过1.1亿个无机材料的密度泛函理论（DFT）计算数据，并配备了预训练的图神经网络模型EquiformerV2。该模型在材料的基态稳定性及形成能预测方面具有卓越表现，为新材料的发现和设计提供了高效工具。其核心功能包括大规模数据集支持、高效的材料属性预测以及在多个领域（如能源、环境、催化等）的实际应用潜力。
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Open Materials 2024 (OMat24) 是由Meta发布的一项开源科研成果，包含超过1.1亿个无机材料的密度泛函理论（DFT）计算数据，全面涵盖材料的结构与成分多样性。该数据集附带了经过预训练的图神经网络模型EquiformerV2，该模型在Matbench Discovery榜单上的表现尤为突出，擅长预测材料的基态稳定性和形成能，显著推动了人工智能在材料科学领域的应用。
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