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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利加速材料结构搜索的方法、装置、电子设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116646026B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310592710.7，技术领域涉及：G16C20/40；该发明授权加速材料结构搜索的方法、装置、电子设备及介质是由程俊;郭渝鑫;庄永斌设计研发完成，并于2023-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本加速材料结构搜索的方法、装置、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种加速材料结构搜索的方法，包括：通过全局势能面搜索方法搜索势能面结构；利用第一性原理计算所抽取的势能面结构对应的势能和原子受力并收集作为初始训练数据集；通过机器学习模型训练得到表征体系势能面的机器学习势能模型；结合全局势能面搜索方法对体系势能面进行筛选式采样，更新训练数据集和机器学习势能模型；通过全局势能面搜索方法进行目标体系结构的高通量搜索，预测结构势能并进行结构筛选；对筛选得到的结构进行第一性原理计算得到对应的势能和原子受力，将势能和原子受力作为测试数据集测试机器学习势能模型的预测性能，并通过势能计算结构的形成能。本发明还公开了加速材料结构搜索的装置、电子设备及介质。

本发明授权加速材料结构搜索的方法、装置、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种加速材料结构搜索的方法，其特征在于，包括： 通过全局势能面搜索方法搜索势能面结构； 在搜索到的势能面结构中抽取部分结构，利用第一性原理计算所抽取的势能面结构对应的势能和原子受力并收集作为初始训练数据集； 基于所述初始训练数据集，通过机器学习模型训练得到表征体系势能面的机器学习势能模型； 基于所述机器学习势能模型并结合全局势能面搜索方法对体系势能面进行筛选式采样，以更新训练数据集和所述机器学习势能模型； 基于更新的训练数据集和机器学习势能模型，通过全局势能面搜索方法进行目标体系结构的高通量搜索，以预测结构势能并进行结构筛选； 对筛选得到的结构进行第一性原理计算得到对应的势能和原子受力，将所述势能和原子受力作为测试数据集测试所述机器学习势能模型的预测性能，并通过势能计算结构的形成能； 基于所述机器学习势能模型并结合全局势能面搜索方法对体系势能面进行筛选式采样，以更新训练数据集和所述机器学习势能模型的步骤具体包括： 基于所述初始训练数据集抽取结构数据； 基于抽取的所述结构数据进行基于机器学习势能模型的全局势能面搜索模拟，以获得模拟轨迹； 在所述模拟轨迹上筛选部分结构进行第一性原理计算，得到所述部分结构对应的势能和原子受力，将所述势能和原子受力添加至所述训练数据集，以更新训练数据集； 基于更新的所述训练数据集，通过机器学习势能模型训练后，获得更新的机器学习势能模型； 所述机器学习势能模型中的势能类型包括深度势能，所述全局势能面搜索方法包括随机表面行走方法； 基于更新的训练数据集和机器学习势能模型，通过全局势能面搜索方法进行目标体系结构的高通量搜索，以预测结构势能并进行结构筛选具体包括： 基于机器学习势能模型的全局势能面结构搜索，得到全局势能面结构； 基于所述全局势能面结构及对应的机器学习势能预测势能进行给定能量阈值的筛选； 基于所述能量阈值筛选得到的结构进行聚类筛选。

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