pubs.aip.org/aip/aml/articl… ALIGNNを用いた欠陥形成エネルギーの予測モデルを開発。DFT計算から部分的に最適化された欠陥配置をサンプリングし、計算欠陥データセットを作成。ALIGNNに基づく欠陥形状最適化アプローチにより誤差の低減に成功。 #マテリアルズ・インフォマティクス

doi.org/10.1021/acs.jp… Local Atomic Environmentをベースに教師なし学習でICSDデータをクラスタリングして、約15,000種のプロトタイプに分類。この1,500種に対して原子置換をして材料探索をするという方針。これをベースにプロトタイプ生成にも言及。 #マテリアルズ・インフォマティクス

doi.org/10.1016/j.mtco… 機械学習を用いた半導体のバンドギャップ予測。異なる実験条件下での少量データセットにおけるバンドギャップ予測のため、連合学習のフレームワークを導入。 #マテリアルズ・インフォマティクス

"デジタル技術を活用した素材開発の手法は「#マテリアルズ・インフォマティクス」と呼ばれる。有機材料だけで50年に12兆円規模に成長見込。電機や製薬の分野で長年の経験と勘を頼りに実験を繰り返してきた手法を一変させつつある"〜 MS全固体電池の新素材発見(240123日経新聞) nikkei.com/article/DGXZQO…

pubs.acs.org/doi/10.1021/ac… フロー合成・AI・Roboticsの融合。離散変数と連続変数の混ざった予測モデルsampling−filtering−optimization(SFO)により構築。SFOとBayes最適化を組み合わせて高効率化を達成。やっぱり、フローはこういう融合に向いている。 #マテリアルズ・インフォマティクス

arxiv.org/abs/2402.19327 無機材料系シミュレーションのためのグラフベースAI力場“GPTFF”の提案。エネルギー、原子間力、応力について高精度予測に成功。任意の結晶構造を迅速に最適化するだけでなく、大規模原子シミュレーションにも使用可能。 #マテリアルズ・インフォマティクス

journals.aps.org/prmaterials/ab… 機械学習とOQMDを用いたペロブスカイト型酸化物探索手法の開発。2種類の分類モデルの組合せにより、分類に効果的な化学記述子を見出した。高い合成可能性を有する新規ペロブスカイト化合物を87個発見。 #マテリアルズ・インフォマティクス

sciencedirect.com/science/articl… 分子探索におけるFederated Learningの主要プロジェクトについて焦点を当てたレビュー。知識集約によるモデルの性能とその適用領域の向上を示すと同時に、有用性を最大化するために取組むべき課題についても言及。 #マテリアルズ・インフォマティクス

nature.com/articles/s4152… BERTのfine tuningを使ってキュリー温度とバンドギャップを文献から大量抽出。こういう抽出系は最近はGPTとかの対話生成ベースのものが多い気がするが、Named Entity Recognitionとかのタスク処理ではBERTの方が良いのだろうか。 #マテリアルズ・インフォマティクス

（D）応物系スタートアップ 「MIの発展性」 　著者：入江 満 jstage.jst.go.jp/article/oubuts… #jsap #応用物理 #MI #マテリアルズ・インフォマティクス pic.twitter.com/J7ZvsBXvo0