arXiv cs.AI· Yevgeny Rakita, Paul Todd, James R. Neilson, Simon J. L. Billinge·· 8 小时前AI 评分22
Provenance Action Graphs：用反应图谱加速材料合成发现
Complex materials engineering via Provenance Action Graphs: potential, structure and demonstration
AI 导读
研究提出 Provenance Action Graphs，将材料合成中的反应步骤（动作）与产物（观察）构建为反应图谱，并借助 AI 学习算法从多维合成路径中编码规则，支持正向预测与逆向学习两种模式。该方法聚焦固态合成等动力学主导的反应场景，目标是构建可由数据智能体共享和贡献的全球知识库，从而加速材料发现。论文共 13 页、8 幅图，已提交至 arXiv（arXiv:2610.18314）。
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org