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龙图腾网获悉清华大学;南京大学申请的专利基于模块化深度学习的材料属性预测方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119560066B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411544227.2，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权基于模块化深度学习的材料属性预测方法和装置是由周浩;欧阳亚文;王波添;张建兵;马维英设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于模块化深度学习的材料属性预测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于模块化深度学习的材料属性预测方法和装置，应用于云端材料知识共享平台，云端材料知识共享平台加载有材料知识库，材料知识库包括：多组参数模块，一组参数模块对应一个异质材料任务，异质材料任务用于实现材料的属性预测；方法包括：接收用户上传的目标材料的目标属性预测问题；基于目标属性预测问题在材料知识库中查询，确定对应的目标参数模块，并将目标参数模块返回至用户；其中，目标参数模块用于：使用户基于目标参数模块训练模型，并基于训练后的模型进行目标材料的属性预测。通过本发明提供的方法，从材料知识库中选取与给定下游任务最相关的模块，有效适配下游材料属性预测任务。

本发明授权基于模块化深度学习的材料属性预测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于模块化深度学习的材料属性预测方法，其特征在于，应用于云端材料知识共享平台，所述云端材料知识共享平台加载有材料知识库，所述材料知识库包括：多组参数模块，一组参数模块对应一个异质材料任务，所述异质材料任务用于实现材料的属性预测； 所述方法包括： 接收用户上传的目标材料的目标属性预测问题； 基于所述目标属性预测问题在所述材料知识库中查询，确定对应的目标参数模块，并将所述目标参数模块返回至所述用户；其中，所述目标参数模块用于：使用户基于所述目标参数模块训练模型，并基于训练后的模型进行目标材料的属性预测；所述接收用户上传的目标材料的目标属性预测问题之前，所述方法还包括： 获取预训练材料表示骨架；其中，所述预训练材料表示骨架用于挂载参数模块； 对于多个预设的异质材料任务，分别为每个异质材料任务设计并挂载对应的参数模块至所述预训练材料表示骨架上；其中，所述参数模块用于存储对应异质材料任务的异质知识； 将每个异质材料任务对应的参数模块进行存储，得到所述材料知识库。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人清华大学;南京大学，其通讯地址为：100084 北京市海淀区清华园；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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