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内容提要
研究团队提出了一种名为 AdsMT 的多模态 Transformer 框架，用于高效预测催化剂表面与吸附质之间的最低吸附能（GMAE）。该方法结合图结构和特征向量，利用跨模态注意力机制，简化了计算过程。AdsMT 在多个基准数据集上表现优异，展现出良好的泛化能力和可解释性，适合大规模催化剂筛选。
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关键要点
- 研究团队提出了一种名为 AdsMT 的多模态 Transformer 框架，用于高效预测催化剂表面与吸附质之间的最低吸附能（GMAE）。
- AdsMT 结合图结构和特征向量，利用跨模态注意力机制，简化了计算过程。
- AdsMT 在多个基准数据集上表现优异，展现出良好的泛化能力和可解释性，适合大规模催化剂筛选。
- AdsMT 框架由三个模块组成：图编码器、向量编码器和跨模态编码器。
- 跨模态编码器结合了跨注意力与自注意力机制，精细建模吸附质与表面原子之间的复杂交互。
- 研究团队构建了三个基准数据集（OCD-GMAE、Alloy-GMAE 和 FG-GMAE）用于评估模型的泛化能力。
- AdsMT 模型结合定制化图编码器与迁移学习策略，展现出优异的预测性能。
- AdsMT 在数据稀缺场景下引入迁移学习策略，显著提升了模型性能。
- AdsMT 具备识别最优吸附位点的能力，展现出良好的可解释性。
- 研究团队训练多个 AdsMT 模型副本以评估不确定性，结果显示不确定性估计与预测 MAE 高度相关。
- AdsMT 在预测效率上远超现有方法，适用于大规模催化剂的虚拟筛选。
- 未来可结合机器学习势函数和主动学习策略，进一步增强模型的可靠性和结构感知能力。
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