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東北大學開發AI預測介電常數技術，加速高介電材料探索

日本東北大學開發出可預測材料介電常數的人工智慧(AI)技術。此方法結合電荷與聲子(Phonon)性質的預測模型，透過提升聲子預測精度，大幅提高整體介電常數的預測能力。研究團隊已針對8,717種氧化物進行篩選，並成功發現31種高介電材料。此技術以結晶結構資訊為基礎，利用AI預測決定介電常數的離子貢獻。具體而言，離子貢獻可由波爾有效電荷(Born effective charge)與聲子特性透過理論公式計算得到... [詳細]

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