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CrysToGraph: A Comprehensive Predictive Model for Crystal Materials Properties and the Benchmark
要約 格子を横切るイオン結合と秩序ある微視的構造は、結晶に独特の対称性を与え、そ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.comp-ph
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Are large language models superhuman chemists?
要約 大規模言語モデル（LLM）は、人間の言語を処理し、明示的に訓練されていない … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.AI, cs.LG, physics.chem-ph
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Real-time experiment-theory closed-loop interaction for autonomous materials science
要約 理論的予測と実験的検証の反復サイクルは、現代の科学的手法の基礎です。 しか … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, cs.RO
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LifeGPT: Topology-Agnostic Generative Pretrained Transformer Model for Cellular Automata
要約 Conway のライフ ゲーム (Life) は、セル オートマトン (C … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cond-mat.stat-mech, cs.AI, math.DS
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Rapid and Automated Alloy Design with Graph Neural Network-Powered LLM-Driven Multi-Agent Systems
要約 マルチエージェント AI モデルは、マルチモーダル データと原子シミュレー … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.mes-hall, cond-mat.mtrl-sci, cs.AI, cs.MA
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Extreme time extrapolation capabilities and thermodynamic consistency of physics-inspired Neural Networks for the 3D microstructure evolution of materials via Cahn-Hilliard flow
要約 畳み込み再帰型ニューラル ネットワーク (CRNN) は、カーン-ヒリアー … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mes-hall, cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.comp-ph
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Open Materials 2024 (OMat24) Inorganic Materials Dataset and Models
要約 望ましい特性を持つ新しい材料を発見する能力は、気候変動の緩和から次世代コン … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.AI, physics.comp-ph
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Deconstructing equivariant representations in molecular systems
要約 最近の等変モデルは、化学的特性の予測だけでなく、分子や材料の動的シミュレー … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.chem-ph
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Stability-Aware Training of Machine Learning Force Fields with Differentiable Boltzmann Estimators
要約 機械学習力場 (MLFF) は、分子動力学 (MD) シミュレーションの非 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph
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Measurements with Noise: Bayesian Optimization for Co-optimizing Noise and Property Discovery in Automated Experiments
要約 我々は、自動化された実験サイクルにステップ内ノイズ最適化を統合するベイズ最 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.AI, cs.LG
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