الأبحاث في مجلة: npj Computational Materials
-
تحديد MOFs لتخزين الطاقة الكهروكيميائية عبر نظرية الكثافة الوظيفية والتعلم الآلي
2025 | المؤلف: Tian Sun وآخرون | المجلة: npj Computational Materials | المجال: الكيمياء اللاعضوية (Inorganic Chemistry)تقدم هذه القسم نظرة عامة على إمكانيات الإطارات العضوية المعدنية (MOFs) كمواد أقطاب لأنظمة تخزين الطاقة الكهروكيميائية (EES)، مع التأكيد على الحاجة إلى مواد ذات كثافة طاقة عالية، وكثافة طاقة، وعمر دورة طويل. تسلط المراجعة الضوء على قيود مواد الأقطاب الحالية، مثل الموصلية الكهربائية المنخفضة ومشاكل الاستقرار، التي تعيق أداء المكثفات الفائقة والبطاريات. تقدم MOFs،…
-
تصميم موجه للتطبيقات لنماذج التعلم الآلي لعلوم البطاريات
2025 | المؤلف: Ying Wang | المجلة: npj Computational Materials | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)يتناول القسم المعنون “نظرة عامة” التصميم الموجه للتطبيقات لنماذج التعلم الآلي المصممة خصيصًا لعلم البطاريات. ويؤكد على الحاجة إلى دمج تقنيات التعلم الآلي لتعزيز الفهم والأداء لأنظمة البطاريات. يسلط المؤلفون الضوء على منهجيات متنوعة يمكن استخدامها لتحسين تصميم البطاريات، وتوقع مقاييس الأداء، وتسهيل اكتشاف مواد جديدة. تشير النتائج الرئيسية إلى أن الاستفادة من التعلم الآلي…
-
تعديل النماذج اللغوية الكبيرة للتكيف مع المجالات: استكشاف استراتيجيات التدريب، والتوسع، ودمج النماذج، والقدرات التآزرية
2025 | المؤلف: Wei Lu وآخرون | المجلة: npj Computational Materials | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يتناول هذا القسم من ورقة البحث ضبط النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) لتطبيقات محددة في مجالات معينة، لا سيما في علوم المواد والهندسة. يستقصي المؤلفون استراتيجيات تدريب مختلفة، بما في ذلك إعادة التدريب المستمر (CPT)، وضبط دقيق تحت إشراف (SFT)، وطرق تحسين قائمة على التفضيلات مثل تحسين التفضيل المباشر (DPO) وتحسين نسبة الاحتمالات (ORPO). تشير نتائجهم…
-
تطوير إمكانيات توسيع الكتل الذرية للحديد وأكاسيده
2025 | المؤلف: Baptiste Bienvenu وآخرون | المجلة: npj Computational Materials | المجال: التحفيز (Catalysis)في هذا القسم، يتناول المؤلفون التحديات المرتبطة بالنمذجة الذرية لأكاسيد الحديد بسبب خصائصها الهيكلية والإلكترونية المعقدة. يبرزون ضرورة وجود جهد بين ذرات مبرر فيزيائيًا يمكنه تمثيل تعقيدات أنظمة الحديد والأكسجين بدقة، مشيرين إلى أن مثل هذا الجهد غير موجود حاليًا في الأدبيات. للتغلب على هذه القيود، يقترح المؤلفون جهد تعلم آلي يعتمد على إطار توسيع…
-
جمع إيوالد الكامن لتعلم الآلة للتفاعلات بعيدة المدى
2025 | المؤلف: Bingqing Cheng | المجلة: npj Computational Materials | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)يستعرض قسم “طرق” الإجراءات التجريبية والتحليلية المستخدمة في الدراسة. يوضح اختيار المشاركين، وتصميم التجارب، والتقنيات الإحصائية المستخدمة لتحليل البيانات. استخدم الباحثون مجموعة من الأساليب الكمية والنوعية لضمان فهم شامل للظواهر قيد التحقيق. تضمنت المنهجيات المحددة تجارب محكومة مع متغيرات محددة بوضوح، إلى جانب استبيانات لجمع بيانات ذات طابع شخصي من المشاركين. تم إجراء التحليلات الإحصائية…
-
تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية ونماذج اللغة الكبيرة في اكتشاف المواد
2025 | المؤلف: Xue Jiang وآخرون | المجلة: npj Computational Materials | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)تقدم هذه الفقرة نظرة عامة على التأثير الكبير لتقنيات الذكاء الاصطناعي (AI)، وخاصة معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، على علم المواد. تسلط الضوء على كيفية تمكين مجموعات البيانات الموصوفة جيدًا من الأدبيات العلمية لأدوات الذكاء الاصطناعي من تعزيز أبحاث المواد من خلال تسهيل استخراج البيانات تلقائيًا، واكتشاف المواد، ومنهجيات البحث المستقلة. تؤكد المراجعة على التقدم الذي…
-
النماذج الأساسية لاكتشاف المواد – الحالة الحالية والاتجاهات المستقبلية
2025 | المؤلف: Edward O. Pyzer‐Knapp وآخرون | المجلة: npj Computational Materials | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)يتناول هذا القسم من ورقة البحث الإمكانيات التي توفرها نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) كجزء من نماذج الأساس في تقدم اكتشاف المواد. يستعرض المؤلفون التطبيقات الحالية لهذه النماذج، لا سيما في توقع الخصائص، وتخطيط التركيب، وتوليد الجزيئات. ويؤكدون على أهمية تطوير طرق التقاط البيانات ودمج أنماط البيانات المتنوعة، والتي من المتوقع أن تشكل مستقبل هذا المجال.…
-
بناء رسم بياني للمعرفة لمادة الإطار مدعومًا بنماذج اللغة الكبيرة وتطبيقه
2025 | المؤلف: Xuefeng Bai وآخرون | المجلة: npj Computational Materials | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)تتناول ورقة البحث تطوير رسم بياني شامل للمعرفة (KG-FM) لمواد الإطار (FMs)، بما في ذلك الإطارات العضوية المعدنية (MOFs)، والإطارات العضوية التساهمية (COFs)، والإطارات العضوية المرتبطة بالهيدروجين (HOFs). باستخدام نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) ومعالجة اللغة الطبيعية، قام المؤلفون بتحليل أكثر من 100,000 مقالة، مما أسفر عن رسم بياني للمعرفة يتكون من 2.53 مليون عقدة و4.01…
-
نموذج متساوي فعال لتعلم الآلة للطاقات بين الذرات
2025 | المؤلف: Ziduo Yang وآخرون | المجلة: npj Computational Materials | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)في هذا القسم، يناقش المؤلفون التقدم في تعلم الآلة لتوقع الإمكانيات بين الذرات، والتي تعتبر حاسمة لمحاكاة الديناميكا الجزيئية (MD) في علم المواد الحاسوبي. يقدمون الشبكة العصبية البيانية المتساوية الفعالة (E²GNN)، المصممة لتعزيز كل من الدقة والكفاءة في توقع القوى والإمكانات بين الذرات لمختلف الأنظمة، بما في ذلك المحفزات والإيزومرات العضوية. على عكس النماذج التقليدية…
-
شبكة عصبية مفروضة فيزيائيًا للتنبؤ بلزوجة انصهار البوليمر
2025 | المؤلف: Ayush Jain وآخرون | المجلة: npj Computational Materials | المجال: الجريان وانتقال الموائع (Fluid Flow and Transfer Processes)قسم “طرق” في ورقة البحث يوضح التصميم التجريبي والتقنيات التحليلية المستخدمة للتحقيق في أسئلة البحث. استخدمت الدراسة نهجًا كميًا، مع دمج التحليلات الإحصائية لتقييم العلاقات بين المتغيرات. شملت جمع البيانات طريقة أخذ عينات منهجية، مما يضمن عينة تمثيلية من السكان قيد الدراسة. استخدم الباحثون نماذج رياضية متنوعة لتحليل البيانات، بما في ذلك تحليل الانحدار لتحديد…