公开(公告)号：CN118824432A

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202410894355.3

申请日：2024-07-04

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 姜雪 ,  田少晗 ,  王伟仁 ,  景之华 ,  王浩 ,  宿彦京

IPC: G16C60/00 ,  G16C20/70 ,  G16C20/90 ,  G06F40/30 ,  G06F40/284 ,  G06F40/242 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/082 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及材料性能预测领域，提供了一种大语言模型辅助定量预测设计新材料的方法及系统，所述方法包括：S1收集文献，预处理得到预处理语料；S2训练分词器；S3训练大语言模型；S4获得工艺特征编码；S5获得成分特征编码；S6构建并训练神经网络预测模型；S7新材料性能预测。所述系统包括语料预处理模块、分词器训练模块、大语言模型训练模块、工艺特征编码模块、成分特征编码模块、神经网络预测模型训练模块及材料性能预测模块。本发明突破了传统机器学习方法在材料制备工艺路线表示上面临的结构化对齐和高维稀疏等难题，在兼顾工艺路线的灵活表示同时，确保材料性能的定量精准预测，为新材料设计和工艺优化提供了可靠的工具和途径。