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O estudo envolveu calcular as propriedades eletrônicas de uma amostra do dataset de interesse, usando um modelo preciso mas computacionalmente caro, e depois usar esses resultados para calibrar um modelo de machine learning que fazia os cálculos usando equações mais simples porém menos precisas. Assim, o modelo aprendeu a corrigir os resultados menos precisos para entregar o mesmo nível de exatidão do modelo mais complexo.

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