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タグ：Proceedings of the National Sciences

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  • 2024-8-30
  • 化学・素材系, 技術ニュース, 海外ニュース
  • 3次元ユークリッド群, e3nn（3D Euclidean neural network）, Frontier, INCITEプログラム, MIT, Proceedings of the National Sciences, SRO（short-range order）：短距離秩序, アメリカエネルギー省, アモルファス合金, ニューラルネットワーク, 世界最速スーパーコンピューター, 化学モチーフ（chemical motif）, 原子規則配列, 合金成分原子, 固溶状態, 学術, 機械学習技術, 金属間化合物, 高エントロピー合金

  MIT、未知の高エントロピー合金の原子規則配列を予測する手法を考案

  マサチューセッツ工科大学（MIT）は2024年7月18日、同大学の研究チームが機械学習技術を用いて、合金の固溶状態における局所的な原子規則配列「SRO（short-range order：短距離秩序）」を定量予測する手法…

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