科学家们开发了一种新的机器学习框架，可以快速预测声子色散关系，准确性更好。该方法可用于设计高效能源发电系统和微电子产品，也适用于预测其他材料性质。
该研究使用图神经网络预测材料性质，结果表明该模型能够准确预测系统的松弛能量，为加速材料发现提供了新的研究方向。
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