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研究团队称，他们的新AI模型能够准确预测晶体结构的光学性质，为广泛应用打开了大门，特别是为先进太阳能电池和量子材料的筛选提供了强有力的支持。他们计划创建包含各种材料特性（如力学和磁性）的综合数据库，以进一步扩展该AI模型的功能。
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“在无法获得大量的实际观测数据时，我们可以通过充分认识需要搜寻的信号特征，然后人工生成具有这些特征的大量仿真信号来训练深度神经网络，这样我们就不再依赖以往有限的认知来发现宇宙新现象。这将为未来在海量的天文数据中‘挖掘’到新的信号和物理规律的大发现，提供非常有效的手段。”葛健展望说。(完)
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