从石英到铁电材料，哈佛大学提出等变机器学习框架，加速材料大规模电场模拟
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内容提要
哈佛大学与博世集团开发的统一可微学习框架，通过第一性原理和机器学习方法，精确预测材料的电介质和铁电性质，克服了传统模型的局限性，推动了材料科学的研究与应用。
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关键要点
- 计算材料科学是现代材料科学的前沿研究方向，旨在解析材料微观结构与预测宏观性能。
- 第一性原理基于量子力学，致力于精确预测材料的可实验测量性质。
- 传统的基于密度泛函理论（DFT）的方法受限于计算成本，难以处理复杂材料体系。
- 机器学习方法的引入为材料科学带来了突破，能够预测材料的极化、介电常数等性质。
- 现有机器学习方法存在局限性，难以确保物理对称性和守恒定律的执行。
- 哈佛大学与博世集团开发的统一可微学习框架克服了传统模型的缺陷，推动了电介质和铁电性质的研究。
- 该框架通过广义势能与响应函数的精确数学关系，实现了多维度守恒保障。
- 研究成果已发表于国际权威期刊《Nature Communications》。
- 研究中针对α−SiO₂和BaTiO₃材料开展数据实验，验证模型性能。
- 开发的机器学习框架能够同步学习广义势能及其响应特性，提高预测精度。
- 模型训练过程中结合了能量、力、极化等多种响应特性，确保物理对称性。
- 研究验证了模型在不同场景下的准确性，尤其在介电性质和铁电滞回方面表现出色。
- 学术界与企业界共同推动材料模型研究，促进材料创新与应用。
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