AI এবং বিশ্বের কঠিন সমস্যাগুলো · রসায়ন ও উপকরণ · arXiv · 2026-10-20

উপাদানের চৌম্বকীয় বিন্যাসের পূর্বাভাসের জন্য স্ফটিক গঠন-ভিত্তিক গ্রাফ নিউরাল নেটওয়ার্ক ও এলএলএম বহু-মাধ্যম পদ্ধতি

মূল শিরোনাম: Crystal Structure Based Graph Neural Network And LLM Multi-Modal Approach for Material Magnetic Ordering Prediction

লেখকরা একটি উপাদানের চৌম্বকীয় বিন্যাসকে চারটি শ্রেণিতে ভাগ করার জন্য একটি বহু-মডালিটি মডেল প্রস্তাব করেছেন। একটি গ্রাফ নিউরাল নেটওয়ার্ক কেলাসের গঠন গ্রহণ করে এবং একটি LLM উপাদানের বর্ণনামূলক লেখা গ্রহণ করে, আর তাদের আউটপুট একত্রিত করা হয়। তিনটি ফিউশন কৌশল জুড়ে এই সম্মিলিত পদ্ধতি GNN বা LLM-এর যেকোনো একটির তুলনায় সামগ্রিকভাবে বেশি নির্ভুলতা অর্জন করেছে।

মূল লেখা পড়ুন ↗

সব আইটেম →