中国人民大学发布PhononBench数据集,应用在材料科学、人工智能领域

中国人民大学本次发布的数据集PhononBench,PhononBench是由中国人民大学物理学院团队构建的首个大规模AI生成晶体动态稳定性基准数据集，包含来自6个主流晶体生成模型的108,843个经过弛豫的晶体结构。该数据集通过MatterSim原子间势能函数实现高效声子谱计算，首次系统评估了生成晶体的动态稳定性，发现当前模型的平均动态稳定率仅为25.83%。数据集特别标注了28,119个全布里渊区声子稳定的可靠候选材料，为功能材料设计与发现提供了重要资源。所有数据均经过严格的重复性过滤、CIF文件校正和结构弛豫预处理，适用于晶体生成模型评估、材料稳定性研究等领域。

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