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此前，图形神经网络（GNN）机器学习模型已经问世。这种模型通过将原子表示为图形中的节点，原子键表示为图形的边，可形象地表示分子和材料。但GNN在捕捉晶体复杂结构之间的细微差别方面存在困难，这限制了它在预测材料特性方面的广泛应用。
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然而研究团队表示，在固体材料中，一些行动一致的粒子（也被称为准粒子）的“一举一动”可能与单个粒子截然不同。有些准粒子仅在朝一个方向移动时才拥有质量，而朝另一个方向移动时没有质量。他们将这些奇特的粒子命名为半狄拉克费米子。
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