「cond-mat.mtrl-sci」カテゴリーアーカイブ

Are LLMs Ready for Real-World Materials Discovery?

投稿日: 2024年9月26日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は、材料科学の研究を加速する強力な言語処理ツ … 続きを読む →

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Model-free quantification of completeness, uncertainties, and outliers in atomistic machine learning using information theory

投稿日: 2024年9月19日 作成者: jarxiv

要約 情報の正確な記述は、トレーニング セットの作成、不確実性定量化 (UQ) … 続きを読む →

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Sampling Latent Material-Property Information From LLM-Derived Embedding Representations

投稿日: 2024年9月19日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) から派生したベクトル埋め込みは、文献から潜在 … 続きを読む →

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Neuromorphic Spintronics

投稿日: 2024年9月17日 作成者: jarxiv

要約 ニューロモーフィック スピントロニクスは、ニューロモーフィック コンピュー … 続きを読む →

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How to do impactful research in artificial intelligence for chemistry and materials science

投稿日: 2024年9月17日 作成者: jarxiv

要約 機械学習は科学の多くの分野に広く浸透しています。 化学と材料科学も例外では … 続きを読む →

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Predicting and Accelerating Nanomaterials Synthesis Using Machine Learning Featurization

投稿日: 2024年9月13日 作成者: jarxiv

要約 材料の合成と加工の複雑な条件を解決するには、複数の特性評価モードから収集し … 続きを読む →

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AI-accelerated discovery of high critical temperature superconductors

投稿日: 2024年9月13日 作成者: jarxiv

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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Learning local and semi-local density functionals from exact exchange-correlation potentials and energies

投稿日: 2024年9月11日 作成者: jarxiv

要約 正確な交換相関 (XC) 汎関数を見つけることは、依然として密度汎関数理論 … 続きを読む →

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SciAgents: Automating scientific discovery through multi-agent intelligent graph reasoning

投稿日: 2024年9月10日 作成者: jarxiv

要約 人工知能における重要な課題は、新しい領域を探索し、複雑なパターンを特定し、 … 続きを読む →

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Fine-tuning large language models for domain adaptation: Exploration of training strategies, scaling, model merging and synergistic capabilities

投稿日: 2024年9月6日 作成者: jarxiv

要約 材料科学や工学などの分野におけるドメイン アプリケーション向けの大規模言語 … 続きを読む →

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