الأبحاث في مجلة: Digital Discovery
-
AiiDA-TrainsPot: نحو تدريب آلي لإمكانات الذرات في الشبكات العصبية
2026 | المؤلف: Davide Bidoggia وآخرون | المجلة: Digital Discovery | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم هذه البحث AiiDA-TrainsPot، وهو سير عمل آلي وسهل الاستخدام مصمم لتسهيل تطوير إمكانيات التفاعل بين الذرات لشبكات الأعصاب (NNIPs) من خلال دمج حسابات نظرية الكثافة، وزيادة البيانات، والديناميكا الجزيئية الكلاسيكية. يستخدم هذا السير عمل استراتيجية التعلم النشط التي تستفيد من اختلافات اللجنة المعايرة لتعزيز موثوقية تقديرات عدم اليقين في توقع الطاقة، والقوى، ومكونات موتر…
-
ToPolyAgent: وكلاء الذكاء الاصطناعي لمحاكاة البوليمرات الطوبولوجية ذات الحبيبات الكبيرة
2026 | المؤلف: Lijie Ding وآخرون | المجلة: Digital Discovery | المجال: الهندسة الميكانيكية (Mechanical Engineering)تقدم البحث ToPolyAgent، وهو إطار عمل ذكاء اصطناعي متعدد الوكلاء مصمم لمحاكاة الديناميات الجزيئية ذات الحبيبات الخشنة (MD) للبوليمرات الطوبولوجية باستخدام تعليمات اللغة الطبيعية. من خلال دمج نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مع أدوات حسابية متخصصة، يسهل ToPolyAgent سير العمل التفاعلي والذاتي لمحاكاة هياكل البوليمر المختلفة، بما في ذلك البوليمرات الخطية، والحلقية، والفرشاة، والنجمة، والديندرايمرات. يتكون…
-
مستكشف بلورات روبوتي مدفوع بالذكاء الاصطناعي للتعرف السريع على الأشكال البلورية
2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Digital Discovery | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)تقدم البحث محرك بحث بلوري روبوتي مصمم لتعزيز كفاءة واستقلالية عمليات التبلور، والتي تعتبر حاسمة لتنقية وفهم خصائص المواد. يدمج النظام معالجة السوائل عالية الإنتاجية مع آلية رؤية حاسوبية مغلقة، مدعومة بتعلم الآلة لاكتشاف وتصنيف أشكال البلورات. من خلال استخدام مركب بلوري معياري، نجح الروبوت في التنقل عبر مساحة مذيبات معقدة، وقام بتقدير عوائد الأشكال…
-
دراسة حالة حول التعلم الآلي الهجين والنمذجة المستندة إلى الكم لتوقع الذوبانية لمركبات الأدوية في المذيبات العضوية
2026 | المؤلف: W.J. Wang وآخرون | المجلة: Digital Discovery | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)تناقش هذه الفقرة أهمية الذوبانية في صياغة الأدوية ومعالجتها، مع تسليط الضوء على قيود COSMO-RS بسبب تكلفته الحسابية. يقدم المؤلفون إطار عمل هجين متقدم لعلاقة الهيكل الكمي بالنشاط (QSAR) يدمج الذوبانيات المستمدة من COSMO-RS مع نماذج التعلم الآلي (ML)، بناءً على الجهود السابقة. تشير مقارنة منهجية بين COSMOtherm و openCOSMO إلى تحسينات هجينة متسقة عبر…
-
MC3D: قاعدة بيانات السحابة المادية الحاسوبية للمواد غير العضوية المعروفة تجريبياً
2026 | المؤلف: Sebastiaan P. Huber وآخرون | المجلة: Digital Discovery | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)تقدم هذه القسم نظرة عامة على قاعدة بيانات المواد السحابية للهيكل ثلاثي الأبعاد (MC3D)، التي تستخدم نظرية الكثافة الوظيفية (DFT) لحساب وتصنيف خصائص الهياكل البلورية غير العضوية. تتضمن قاعدة البيانات ما يقرب من مليون هيكل تم الإبلاغ عنها تجريبياً مأخوذة من قاعدة بيانات البلورات المفتوحة (COD)، وقاعدة بيانات الهياكل البلورية غير العضوية (ICSD)، وقاعدة بيانات…
-
تصميم الجسيمات النانوية عالي الإنتاجية الموجه بتعلم الآلة
2024 | المؤلف: Ana Ortiz‐Perez وآخرون | المجلة: Digital Discovery | المجال: الفيزياء الحيوية (Biophysics)تقدم البحث منصة تصميم جديدة للجزيئات النانوية تدمج بين صياغة مدعومة بالميكروفلويديات، التصوير عالي المحتوى، وتعلم الآلة النشط لتحسين خصائص الجزيئات النانوية بكفاءة. تركز هذه الدراسة بشكل خاص على تصميم جزيئات PLGA-PEG بهدف تعزيز امتصاصها في خلايا سرطان الثدي البشرية (MDA-MB-468). من خلال استخدام إطار تعلم نشط مغلق، حقق الباحثون زيادة كبيرة في امتصاص الجزيئات…