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2024年开放材料（OMat24）无机材料数据集及模型
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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
Matbench Discovery使用机器学习模型模拟无机晶体的稳定性，解决了热力学稳定性与形成能的差异。通过Python包和排行榜评估，CHGNet、M3GNet和MACE在预测热力学稳定性方面表现最佳，F1得分约0.6，发现加速因子最高达5倍。强调分类指标比全局回归指标更重要，准确预测需关注稳定性命中率。
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关键要点
- Matbench Discovery使用机器学习模型模拟无机晶体的稳定性。
- 解决了热力学稳定性与形成能之间的脱节问题。
- 通过Python包和排行榜评估，探索了各个性能指标之间的权衡。
- 在热力学稳定性预测中，CHGNet、M3GNet和MACE表现最佳，F1得分约0.6。
- 发现加速因子最高可达5倍。
- 强调分类指标比全局回归指标更重要。
- 准确预测需关注稳定性命中率。
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