「cond-mat.mtrl-sci」カテゴリーアーカイブ

Measurements with Noise: Bayesian Optimization for Co-optimizing Noise and Property Discovery in Automated Experiments

投稿日: 2024年10月4日 作成者: jarxiv

要約 我々は、自動化された実験サイクルにステップ内ノイズ最適化を統合するベイズ最 … 続きを読む →

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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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