标签：图神经网络

电网优化

基于物理信息图神经网络的交流最优潮流求解基础模型，在54种电网拓扑上预训练，可在10,000节点系统上实现2.45%零样本成本误差。

材料科学 / 第一性原理

Google DeepMind 的图神经网络材料发现系统，预测出 220 万个新晶体结构、其中 38 万个稳定结构，把人类已知稳定材料数量提升近一个数量级，并在实验中合成出数百种。

气象 / 大规模物理预测

基于图神经网络的中期天气预报模型，在多项指标上超过传统数值预报，且单次预测在分钟级完成，是物理 AI 替代高成本数值模式的代表案例。分钟级推理时间显著低于传统数值模式，是 AI 替代高成本数值预报的代表性案例。