cond-mat.mtrl-sci」カテゴリーアーカイブ

A Multi-Agent Framework Integrating Large Language Models and Generative AI for Accelerated Metamaterial Design

要約 卓越した機械的、電磁特性、熱特性で有名なメタマテリアルは、多様なアプリケー … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.RO | コメントする

Kernel Learning Assisted Synthesis Condition Exploration for Ternary Spinel

要約 機械学習とハイスループットの実験により、組成の柔軟性を活用することにより、 … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.chem-ph | コメントする

Uni-3DAR: Unified 3D Generation and Understanding via Autoregression on Compressed Spatial Tokens

要約 大規模な言語モデルとそのマルチモーダル拡張の最近の進歩は、自己回帰の次のト … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, q-bio.BM | コメントする

Uni-3DAR: Unified 3D Generation and Understanding via Autoregression on Compressed Spatial Tokens

要約 大規模な言語モデルとそのマルチモーダル拡張の最近の進歩は、自己回帰の次のト … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, q-bio.BM | コメントする

Enhancing the Scalability and Applicability of Kohn-Sham Hamiltonians for Molecular Systems

要約 密度官能理論(DFT)は、量子化学および材料科学の中で極めて重要な方法であ … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.AI, cs.LG, physics.chem-ph | コメントする

Accurate, transferable, and verifiable machine-learned interatomic potentials for layered materials

要約 ねじれた層状のヴァン・ダー・ワールズの素材は、しばしば、非ツイストの対応物 … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG | コメントする

Siamese Foundation Models for Crystal Structure Prediction

要約 組成から安定した結晶構造を生成することを目的とする結晶構造予測(CSP)は … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.AI | Siamese Foundation Models for Crystal Structure Prediction はコメントを受け付けていません

Understanding and Mitigating Distribution Shifts For Machine Learning Force Fields

要約 機械学習力フィールド(MLFF)は、高価なab initio量子機械分子シ … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.chem-ph, q-bio.BM | Understanding and Mitigating Distribution Shifts For Machine Learning Force Fields はコメントを受け付けていません

Chemical reasoning in LLMs unlocks steerable synthesis planning and reaction mechanism elucidation

要約 機械学習アルゴリズムは特定の化学タスクに優れていることが示されていますが、 … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.AI | Chemical reasoning in LLMs unlocks steerable synthesis planning and reaction mechanism elucidation はコメントを受け付けていません

Materials Map Integrating Experimental and Computational Data through Graph-Based Machine Learning for Enhanced Materials Discovery

要約 材料科学とデータサイエンスの統合から生じる材料情報学(MI)は、材料の発見 … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG | Materials Map Integrating Experimental and Computational Data through Graph-Based Machine Learning for Enhanced Materials Discovery はコメントを受け付けていません