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东北大学团队提出混合采样构建ML势预测吸氢
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AI 综述
据2026年10月报道，东北大学AIMR与大阪大学等机构在Physical Review Materials发表论文，提出混合采样（hybrid sampling）方法，用于构建面向气体吸附的机器学习势（MLP）。团队以MOF-303的氢吸附作为基准进行验证，结果显示该MLP可复现DFT级别的精度，并提升了对氢气吸附能及吸附位点预测的可靠性。报道称，该工作可为储氢等多孔材料的筛选提供可扩展的计算工具，论文以CC BY 4.0协议开放获取。目前该事件暂无后续报道。
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最新进展10月7日 08:09
东北大学等提出混合采样构建ML势，MOF-303吸氢预测达DFT级精度。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月7日
- AGI Hunt东北大学团队提出 hybrid 采样法构建机器学习势，精准预测 MOF-303 吸氢行为
东北大学 AIMR 与大阪大学等机构在 Physical Review Materials 发表论文，提出混合采样（hybrid sampling）方法构建气体吸附的机器学习势（MLP）。以 MOF-303 的氢吸附为基准验证，MLP 可复现 DFT 级别精度，并提升对氢气吸附能和位点的预测可靠性。该工作为储氢等多孔材料筛选提供可扩展计算工具，论文开放获取（CC BY 4.0）。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。