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Optimal design of experiments in the context of machine-learning inter-atomic potentials: improving the efficiency and transferability of kernel based methods
要約 原子相互作用のデータ駆動型の機械学習 (ML) モデルは、多くの場合、原子 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG
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Higher-Order Equivariant Neural Networks for Charge Density Prediction in Materials
要約 材料や分子の密度汎関数理論 (DFT) を使用した電子密度分布の計算は、そ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.comp-ph
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Uncertainty Quantification in Multivariable Regression for Material Property Prediction with Bayesian Neural Networks
要約 材料科学におけるデータ駆動型のアプローチや機械学習ベースの手法の使用が増え … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, I.2.6
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Hybrid Quantum Graph Neural Network for Molecular Property Prediction
要約 材料設計のプロセスを加速するために、材料科学では、収集したデータから情報を … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, quant-ph
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Molecular Identification via Molecular Fingerprint extraction from Atomic Force Microscopy images
要約 CO 官能化金属チップを備えた非接触原子間力顕微鏡 (HR-AFM と呼ば … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG
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Uncertainty Quantification in Multivariable Regression for Material Property Prediction with Bayesian Neural Networks
要約 材料科学におけるデータ駆動型アプローチや機械学習ベースの手法の利用が増加す … 続きを読む
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Single and Multi-Hop Question-Answering Datasets for Reticular Chemistry with GPT-4-Turbo
要約 人工知能と自然言語処理の急速な進歩により、機械学習モデルの性能ベンチマーク … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.CL
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Interpolation and differentiation of alchemical degrees of freedom in machine learning interatomic potentials
要約 機械学習原子間ポテンシャル (MLIP) は現代の原子シミュレーションの主 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.chem-ph
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BAMBOO: a predictive and transferable machine learning force field framework for liquid electrolyte development
要約 機械学習力場 (MLFF) は固体や小分子に広く応用されているにもかかわら … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.comp-ph
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Bayesian Co-navigation: Dynamic Designing of the Materials Digital Twins via Active Learning
要約 科学の進歩は普遍的に、理論的洞察、モデリング、実験的発見の間の動的な相互作 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG
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