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美国加州理工学院的科学家开发了一种基于人工智能的方法，可显著加快材料中量子相互作用的计算速度。在这项最新研究中，该团队重点研究了原子振动（声子）之间的相互作用，这些相互作用决定了材料的多种性质。研究团队称，该机器学习方法有望扩展到计算所有量子相互作用，从而可能实现对材料中粒子和激发行为的全面理解。据悉，该人工智能技术可以筛选材料中编码声子相互作用的高阶张量，只需提取完成热传导计算所需的关键信息。这种方法使计算机在保持计算精度的同时，完成相同的热传导和声子动力学计算的速度提高了1000到10000倍。相关研究论文已发表在《物理评论快报》期刊。