Inovasi dalam Prediksi Struktur Kristal dengan Bantuan Kecerdasan Buatan

Artikel ketiga, "A Scalable Crystal Representation for Reverse Engineering of Novel Inorganic Materials Using Deep Generative Models," mengintegrasikan representasi yang dapat diskalakan dan akurat untuk memprediksi situs kristalografi dan stoikiometri dengan akurasi tinggi. Implikasi praktis dari penelitian ini sangat besar, dengan potensi untuk mempercepat penemuan material yang kita butuhkan dalam berbagai aplikasi.

Dalam dunia yang terus berubah, penemuan material yang cepat dan efisien adalah kunci untuk mengatasi tantangan masa depan. Dengan pendekatan yang inovatif dan teknologi terkini, kita berada di jalur yang benar untuk mencapai tujuan tersebut. Dalam kesimpulan, penelitian ini adalah langkah penting menuju masa depan penemuan material yang revolusioner.

Referensi:

Teng Long, Nuno M. Fortunato, Ingo Opahle, Yixuan Zhang, Ilias Samathrakis, Chen Shen, Oliver Gutfleisch, Hongbin Zhang. (2021). Constrained Crystals Deep Convolutional Generative Adversarial Network for the Inverse Design of Crystal Structures. DOI: 10.1038/S41524-021-00526-4. 

Sungwon Kim, Juhwan Noh, Geun Ho Gu, Aln Aspuru-Guzik, Yousung Jung. (2020). Generative Adversarial Networks for Crystal Structure Prediction. DOI: 10.1021/ACSCENTSCI.0C00426. 

Rochan Bajpai, Atharva Shukla, Janish Kumar, Abhishek Tewari. (2023). A Scalable Crystal Representation for Reverse Engineering of Novel Inorganic Materials Using Deep Generative Models. DOI: 10.26434/chemrxiv-2023-rknfd-v2.