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Unleashing the power of novel conditional generative approaches for new materials discovery
要約 非常に長い間、新しい材料の設計に対するコンピューターによるアプローチは、候 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG
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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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