研究了使用机器学习预测和发现材料性质的方法，重点放在图神经网络上，并探讨了在忽略相对位置信息的情况下预测系统松弛能量的可行性，结果显示修改后的模型能够相对准确地预测系统的松弛能量。该研究为加速材料发现提供了未来的研究方向。
该研究使用图神经网络预测材料性质，结果表明该模型能够准确预测系统的松弛能量，为加速材料发现提供了新的研究方向。
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