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科罗拉多大学博尔德分校的物理学家将他们的专业知识用于机器学习算法，通过训练由几个原子组成的几个小型模拟，然后预测具有数百个原子的系统的行为。提出了一个电子传输信息学 (ETI) 框架，该框架在小型系统的 ab initio 模型上进行训练，并预测制造的硅/锗异质结构的热功率，匹配测量数据。预计 ETI 框架将广泛适用于不同的材料类别。在未来，类似的技术甚至可能表征具有数十亿个原子的微芯片。
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