Advancing AI for materials with MatterSim: experimental synthesis, faster simulation, and multi-task models

本研究通过高通量筛选与MatterSim-v1模型预测，实验合成并验证了四方相TaP具有优异热导率（152 W/m·K），接近硅水平；优化MatterSim-v1推理速度提升3–5倍，并集成至LAMMPS，支持多GPU大规模模拟；新发布多任务基础模型MatterSim-MT，突破传统势能面局限，实现材料多物理性质协同仿真。这些进展显著加速材料设计周期，降低研发成本，助力纳米电子、半导体及能源存储等关键技术发展。（200字）

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