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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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
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Deep Kernel Methods Learn Better: From Cards to Process Optimization
要約 深層学習手法が分類タスクと回帰タスクを実行できるかどうかは、高次元のデータ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.mes-hall, cond-mat.mtrl-sci, cs.LG
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