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arxiv.org/abs/2405.09052 PreFerred Potential(PFP)の中間層(グラフ)からDielectric tensorの予測に転移学習 PFPを基盤モデルのように転移元として様々な物性予測に使うというのは有り得る方針の一つですね。 #マテリアルズ・インフォマティクス

NAIST MI-Lab@NaistMi

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science.org/doi/10.1126/sc… RoboChem: フロー科学、AI、ロボティクスの融合研究。19種類の分子を対象にプラットフォームの能力を実証しました。これには、水素原子移動光触媒、光レドックス触媒、金属光触媒。スケールアップまで検証。 #マテリアルズ・インフォマティクス

NAIST MI-Lab@NaistMi

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doi.org/10.1038/s41524… 有機化合物逆合成の機械学習モデル。化学反応のfingerprintの導入、既存の逆合成経路と類似性に基づく学習で、従来法よりシンプルな合成経路の発見 物理化学知識に基づく類似性の考察をモデルに導入するのはとても有効だと思う。 #マテリアルズ・インフォマティクス

NAIST MI-Lab@NaistMi

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onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.10… PCFC向け酸化物材料の機械学習を用いた材料探索。所望物性(プロトン伝導度と電気伝導度)ではなく、中間物性であるthe hydrated proton concentrationを使った探索。 こういう有意な中間物性(低コストで実験可能)があるとやりやすい #マテリアルズ・インフォマティクス

NAIST MI-Lab@NaistMi

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『機械学習による材料開発』 #マテリアルズ・インフォマティクス って聞いたことある方は多いですよね。簡単に記事にまとめました。奥が深い分野ではありますが、とりあえずこの通り読み進めて頂ければ簡単なことはできます。もちろん無料で。 参考にしてみて下さい🖥 metalchan.com/materials-info…

メタルちゃん@技術士@metalchan_PE

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材料開発にAIを活用する #マテリアルズ・インフォマティクス 開発スピードを飛躍的に高める画期的な方法として、MIの取り組みが進んでいます。研究者の経験と勘を「データで支える」ことで生まれた #製造業のデータ活用 成功事例や課題を解説 #ブレインパッドのDXメディア brnw.ch/21wL7iV

DOORS -BrainPad DX Media- 編集部@doors_brainpad

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pubs.acs.org/doi/full/10.10… 転移学習を用いた材料スクリーニング手法の開発。SOAP構造記述子を導入した転移学習により、酸化物のバンドアライメントの予測精度が向上。他の多成分系や他の物性への応用に期待。 #マテリアルズ・インフォマティクス

NAIST MI-Lab@NaistMi

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mdpi.com/2075-4701/11/6… High Entropy Alloyの力学特性について、機械学習と分子動力学を用いて解析した。分子動力学シミュレーションにより降伏応力とヤング率に関するデータを生成し、それを予測するモデルを構築。 #マテリアルズ・インフォマティクス

NAIST MI-Lab@NaistMi

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mdpi.com/2075-4701/11/6… High Entropy Alloyの力学特性について、機械学習と分子動力学を用いて解析した。分子動力学シミュレーションにより降伏応力とヤング率に関するデータを生成し、それを予測するモデルを構築。 #マテリアルズ・インフォマティクス

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\DIGITAL VORN Future Pix/ 6月29日・7月5日20時~は、旭化成株式会社(@asahikasei_dx) 取締役 副社長執行役員 研究・開発、DX統括 久世和資さんをゲストにお迎えします。 旭化成のデジタル戦略における課題・仕掛けについて、伺います! 開発効率を上げる #マテリアルズ・インフォマティクスpic.twitter.com/n2qi8gNap2

株式会社デジタルフォルン@vorn_press

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\DIGITAL VORN Future Pix/ 6月29日20時~は、旭化成株式会社(@asahikasei_dx) 取締役 副社長執行役員 研究・開発、DX統括 久世和資さんをゲストにお迎えします。 旭化成のデジタル戦略における課題・仕掛けについて、伺います! 開発効率を上げる #マテリアルズ・インフォマティクス とは!? pic.twitter.com/i1Ymq1JyXn

株式会社デジタルフォルン@vorn_press

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pubs.acs.org/doi/full/10.10… Conditional VAE & DFTで多目的物性を満たす磁性材料の探索。安定性と磁気異方性を所望の範囲に収まるであろう物質を提案。 実験結果までいけると嬉しい。 #マテリアルズ・インフォマティクス

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doi.org/10.1038/s41467… 材料材料情報学に基づく逆設計を用いて、GeとZnSの多層メタマテリアルを効率的に設計。優れたカラーマッチングと赤外カモフラージュ性能を達成。予測可能な材料特性や構造の拡張に期待。 #マテリアルズ・インフォマティクス

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pubs.rsc.org/en/content/art… 触媒インフォマティクスが触媒設計にどのような役割を果たすか、メタンの酸化反応に焦点を当てたレビュー。 目まぐるしく速く流れていく領域だからこそ、情報整理や現状把握が大事。 #マテリアルズ・インフォマティクス

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pubs.acs.org/doi/10.1021/ac… 無機材料の合成法と合成パラメータの予測。 研究室で無機材料の合成を試行錯誤している学生が、「このライブラリ使いたい!」と言い出してます。 #マテリアルズ・インフォマティクス

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