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CHILI：用于推进图机器学习的化学信息大规模无机纳米材料数据集
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
MatSci ML是一个用于建模固态材料的新型机器学习基准，基于多个开源数据集，包括OpenCatalyst、OQMD、NOMAD、Carolina材料数据库和Materials Project。它的属性多样性使得实施和评估固态材料的多任务学习算法成为可能，并促进了跨多个数据集开发新的更广义的算法和方法。使用MatSci ML，研究人员能够结合多个数据集的观测结果，进行共同预测共同属性。
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关键要点
- MatSci ML是一个用于建模固态材料的机器学习基准。
- 该基准基于多个开源数据集，包括OpenCatalyst、OQMD、NOMAD、Carolina材料数据库和Materials Project。
- 使用不同数据集开发机器学习模型导致了研究领域的碎片化。
- MatSci ML提供多样化的材料系统和属性数据，支持模拟能量、原子力和材料能隙等。
- 该基准促进了固态材料多任务学习算法的实施和评估。
- 研究人员可以结合多个数据集的观测结果进行共同预测。
- 使用MatSci ML评估了不同图神经网络和等变点云网络的性能。
- 开源代码可在指定的URL上找到。
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