cond-mat.mtrl-sci」カテゴリーアーカイブ

Feedback Regulated Opto-Mechanical Soft Robotic Actuators

要約 自然生物は、環境の刺激を感覚フィードバックに変換して身体を調節し、積極的な … 続きを読む

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Latent Ewald summation for machine learning of long-range interactions

要約 機械学習の原子間ポテンシャル (MLIP) では、静電力や分散力などの長距 … 続きを読む

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Machine Learning Co-pilot for Screening of Organic Molecular Additives for Perovskite Solar Cells

要約 機械学習 (ML) は、効果的な有機分子添加剤をスクリーニングするために平 … 続きを読む

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Deep Learning Based Superconductivity: Prediction and Experimental Tests

要約 新しい超電導材料の発見は材料科学における長年の課題であり、エネルギー、輸送 … 続きを読む

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Industrial-scale Prediction of Cement Clinker Phases using Machine Learning

要約 セメント生産量は 41 億トンを超え、年間 2.4 トンの CO2 を排出 … 続きを読む

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Adsorb-Agent: Autonomous Identification of Stable Adsorption Configurations via Large Language Model Agent

要約 吸着エネルギーは触媒反応における重要な反応性記述子であり、最適な触媒の効率 … 続きを読む

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Foundational Large Language Models for Materials Research

要約 材料の発見と開発は、地球規模の課題に対処するために重要です。 しかし、膨大 … 続きを読む

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Symmetry-Constrained Generation of Diverse Low-Bandgap Molecules with Monte Carlo Tree Search

要約 有機オプトエレクトロニクス材料は、その溶液加工性、機械的柔軟性、および調整 … 続きを読む

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From Text to Insight: Large Language Models for Materials Science Data Extraction

要約 材料科学の知識の大部分は非構造化自然言語で存在しますが、革新的で体系的な材 … 続きを読む

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InvDesFlow: An AI search engine to explore possible high-temperature superconductors

要約 新しい超伝導材料、特に高い臨界温度($T_c$)を示す材料の発見は、物性物 … 続きを読む

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