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由于磁畴的稳定性，反铁磁体可整合到未来的内存芯片中，使这些芯片能耗更少、占用空间更小，同时存储和处理的数据更多。然而，将反铁磁材料应用于存储技术的一个主要障碍在于，如何以可靠方式控制反铁磁体，使其从一种磁态转换到另一种磁态。
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据美国趣味工程网站近日报道，日本东北大学和美国麻省理工学院科学家，成功开发出一款新人工智能（AI）模型GNNOpt。该模型能以与量子模拟相同的精度预测材料的光学性质，但速度能快100万倍。研究团队表示，这一重要进展有望加速光伏和量子材料的研发步伐。
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