本研究提出了超图神经网络（HGNN）和分子超图神经网络（MHNN），结合高通量计算和机器学习，旨在高效处理复杂数据和预测材料性质。实验结果表明，这些方法在纳米颗粒分割和材料属性预测方面表现优异，推动了自动化材料设计的发展。