基于图神经网络的III-V族半导体带电缺陷形成能预测方法、系统、电子设备及存储介质

一种基于图神经网络的III‑V族半导体带电缺陷形成能预测方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质。该方法包括：获取缺陷样本的晶体结构、原子特征、邻接关系、键长、键角及电荷态数据；将原子特征和邻接关系输入第一编码器提取原子邻域结构特征，将键长和键角输入第二编码器提取键长与键角关系特征；融合两特征后，在电荷交互前注入由原子统计量与超胞尺度构成的全局特征节点；对电荷态显式编码后与结构特征交互融合，获得联合特征；依次执行候选形成能点训练和回归训练得到预测模型。本发明通过双分支结构编码融合局部拓扑与几何信息，结合全局特征增强和显式电荷条件编码，提高了带电缺陷形成能预测的准确性和稳定性。