通过融合物理属性和化学数据，提出了一个多模态深度学习框架，用于预测一种10维丙烯酸聚合物复合材料的物理特性。成功预测了114,210种成分条件下的913,680个物性数据点。推动了对不同材料和更复杂模型的研究，更接近预测所有材料属性的终极目标。

本研究提出了一个多模态深度学习框架，通过融合物理属性和化学数据，成功预测了一种复合材料的物理特性。该框架处理了18维复杂性，预测了913,680个物性数据点。研究推动了对不同材料和更复杂模型的研究，并接近预测所有材料属性的终极目标。