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Seminar — Elevating Atomistic Machine Learning: From Physics-Informed Structural Models to the Electronic and Spin Frontier
MIAI集群的马丁·乌林博士将在SPINTEC举办研讨会，介绍其团队开发的物理信息机器学习模型，该模型将原子结构输入扩展到电子与自旋自由度，旨在提升材料性质预测精度并推动自旋电子学应用。乌林博士领导团队将空间等变性和守恒定律等物理约束嵌入AI架构，近期更致力于通过电子占据态学习哈伯德参数，为下一代自旋相关材料设计开辟路径。这一融合物理与AI的方法有望加速自旋电子学中对称性、相对论效应和界面现象的研