公开(公告)号：CN119785899A

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202411982665.7

申请日：2024-12-31

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 刘远鹏 ,  张博文 ,  袁博韬 ,  张佩尧 ,  宋岱恒 ,  何年栋

IPC: G16C10/00 ,  G16C60/00 ,  G06N3/096 ,  G06N3/091 ,  G06N3/045

Abstract: 基于机器学习势函数的原子相互作用信息预测方法、存储介质及设备，本发明涉及人工智能及新能源领域，具体涉及原子相互作用信息预测方法、存储介质及设备。本发明的目的是为了解决现有方法获取原子相互作用信息时难以兼顾精度和效率的问题。基于机器学习势函数的原子相互作用信息预测方法具体过程为：一、获取初始数据集，对初始数据集进行扩充，得到最终涵盖体相和表面结构的全面数据集；二、基于全面数据集对机器学习势函数MLP进行训练，得到训练好的机器学习势函数MLP；三、基于训练好的机器学习势函数MLP对待测金属锂、硅、锂化硅原子进行预测，输出金属锂、硅、锂化硅原子的原子相互作用信息；相互作用信息为能量、受力。