AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · रसायन विज्ञान और पदार्थ · arXiv · 2026-10-20

सामग्री की चुंबकीय क्रमबद्धता के पूर्वानुमान के लिए क्रिस्टल संरचना पर आधारित ग्राफ़ न्यूरल नेटवर्क और LLM बहु-मोडल दृष्टिकोण

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

लेखक किसी पदार्थ की चुंबकीय क्रमबद्धता को चार वर्गों में वर्गीकृत करने के लिए एक बहु-मोडल मॉडल प्रस्तावित करते हैं। एक ग्राफ न्यूरल नेटवर्क क्रिस्टल संरचना लेता है और एक LLM पदार्थ के पाठ्य विवरण लेता है, और उनके आउटपुट को मिलाया जाता है। तीन फ्यूज़न रणनीतियों में संयुक्त दृष्टिकोण ने अकेले GNN या अकेले LLM की तुलना में उच्चतर समग्र सटीकता हासिल की।

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