cond-mat.mtrl-sci」カテゴリーアーカイブ

Mixed-Variable Global Sensitivity Analysis For Knowledge Discovery And Efficient Combinatorial Materials Design

要約 Global Sensitivity Analysis (GSA) は、モ … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, stat.ME, stat.ML | Mixed-Variable Global Sensitivity Analysis For Knowledge Discovery And Efficient Combinatorial Materials Design はコメントを受け付けていません

MechGPT, a language-based strategy for mechanics and materials modeling that connects knowledge across scales, disciplines and modalities

要約 何世紀にもわたって、研究者は異なる知識領域を結び付ける方法を模索してきまし … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.CL | MechGPT, a language-based strategy for mechanics and materials modeling that connects knowledge across scales, disciplines and modalities はコメントを受け付けていません

ForceGen: End-to-end de novo protein generation based on nonlinear mechanical unfolding responses using a protein language diffusion model

要約 自然は進化を通じて、メカノバイオロジーにおいて重要な役割を果たす優れた機械 … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.mes-hall, cond-mat.mtrl-sci, cs.CL, cs.LG, q-bio.BM | ForceGen: End-to-end de novo protein generation based on nonlinear mechanical unfolding responses using a protein language diffusion model はコメントを受け付けていません

Accurate melting point prediction through autonomous physics-informed learning

要約 NPT アンサンブルにおける共存シミュレーションから自律的に学習して融点を … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.AI, physics.comp-ph | Accurate melting point prediction through autonomous physics-informed learning はコメントを受け付けていません

Reconstructing Materials Tetrahedron: Challenges in Materials Information Extraction

要約 新しい物質の発見には、何世紀にもわたって人類の進歩を推進してきた文書化され … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.CL | Reconstructing Materials Tetrahedron: Challenges in Materials Information Extraction はコメントを受け付けていません

HoneyBee: Progressive Instruction Finetuning of Large Language Models for Materials Science

要約 私たちは、材料科学における信頼できるデータキュレーションのための命令ベース … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.AI, cs.CL | HoneyBee: Progressive Instruction Finetuning of Large Language Models for Materials Science はコメントを受け付けていません

Spline-based neural network interatomic potentials: blending classical and machine learning models

要約 機械学習 (ML) の原子間ポテンシャル (IP) は、トレーニング対象の … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG | Spline-based neural network interatomic potentials: blending classical and machine learning models はコメントを受け付けていません

Searching for High-Value Molecules Using Reinforcement Learning and Transformers

要約 テキスト表現に対する強化学習 (RL) は、グラフを検索できる価値の高いポ … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.AI, cs.LG | Searching for High-Value Molecules Using Reinforcement Learning and Transformers はコメントを受け付けていません

Landscape-Sketch-Step: An AI/ML-Based Metaheuristic for Surrogate Optimization Problems

要約 このペーパーでは、コスト関数の広範な評価が高価であったり、アクセスできなか … 続きを読む

カテゴリー: 68T20, 90C56, cond-mat.mtrl-sci, cs.AI, cs.LG, math.OC, math.PR | Landscape-Sketch-Step: An AI/ML-Based Metaheuristic for Surrogate Optimization Problems はコメントを受け付けていません

Differentiable graph-structured models for inverse design of lattice materials

要約 異なる環境条件に適応できる物理化学的特性を備えた設計された材料は、材料科学 … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.AI, cs.LG | Differentiable graph-structured models for inverse design of lattice materials はコメントを受け付けていません