الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: اكتشاف المواد
-
دمج نظرية الكثافة الوظيفية مع الشبكات العصبية العميقة للتنبؤ الدقيق بالجهد في مواد بطاريات أيونات المعادن القلوية Integrating Density Functional Theory with Deep Neural Networks for Accurate Voltage Prediction in Alkali‐Metal‐Ion Battery Materials
2026 | المؤلف: Sk Mujaffar Hossain وآخرون | المجلة: Small Methods | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)في هذه الدراسة، نقدم نموذج شبكة عصبية عميقة (DNN) تم تطويره باستخدام PyTorch للتنبؤ بدقة بمتوسط جهد المواد الكاثودية المستخدمة في بطاريات أيونات الليثيوم (Li-ion) وأيونات الصوديوم (Na-ion) وغيرها من بطاريات أيونات المعادن القلوية. تم تدريب النموذج على مجموعة بيانات شاملة مأخوذة من مشروع المواد، والتي تتضمن مجموعة متنوعة من الوصفيات المتعلقة بالخصائص الهيكلية والفيزيائية…
-
نموذج تنبؤي دقيق لفجوة النطاق مع ميزات مهمة مختارة بناءً على التعلم الآلي القابل للتفسير Accurate predictive model of band gap with selected important features based on explainable machine learning
2026 | المؤلف: Joohwi Lee وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)في مجال معلومات المواد، أظهرت نماذج التعلم الآلي غير الخطية قدرات تنبؤية قوية لخصائص المواد، ومع ذلك فإن طبيعتها كصندوق أسود تطرح تحديات في التفسير وقد تؤدي إلى تضمين ميزات غير مساهمة. تستخدم هذه الدراسة تقنيات التعلم الآلي القابلة للتفسير (XML)، وتحديداً أهمية الميزات بالتبديل (PFI) وSHapley Additive exPlanation (SHAP)، لتعزيز نموذج الانحدار باستخدام الدعم…
-
التركيب الشبكي التكراري الخوارزمي لبلورات إطار الإيميدازولات الزوليتية Algorithmic iterative reticular synthesis of zeolitic imidazolate framework crystals
2026 | المؤلف: Zichao Rong وآخرون | المجلة: Nature Synthesis | المجال: الكيمياء اللاعضوية (Inorganic Chemistry)تقدم هذه القسم دورة التركيب الشبكي التكرارية الخوارزمية (AIRES)، وهي نهج جديد يهدف إلى تعزيز اكتشاف المواد الشبكية البلورية، والتي تعتبر حيوية لمجموعة متنوعة من التطبيقات المجتمعية مثل جمع المياه والتقاط CO₂. يدمج AIRES التركيب الآلي، والتعرف على الصور، والتشتت بالأشعة السينية أحادية البلورة (SCXRD)، واتخاذ القرارات الخوارزمية المخصصة لتسهيل استكشاف منهجي للمساحة الكيميائية، وبالتالي…
-
مراجعة لتحليل البيانات الطوبولوجية والتعلم العميق الطوبولوجي في العلوم الجزيئية A Review of Topological Data Analysis and Topological Deep Learning in Molecular Sciences
2026 | المؤلف: JunJie Wee وآخرون | المجلة: Journal of Chemical Information and Modeling | المجال: النظرية الحسابية والرياضيات (Computational Theory and Mathematics)تقدم هذه القسم نظرة عامة على تحليل البيانات الطوبولوجية (TDA) كإطار عمل مهم لاستخراج ميزات ذات مغزى من البيانات الجزيئية المعقدة، لا سيما في سياق الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم العميق الطوبولوجي (TDL). تتبع المراجعة تطور TDA من الطرق النوعية إلى النماذج الكمية المتطورة، مع التأكيد على الابتكارات الرئيسية مثل التجانس المستمر، واللابلاسيات المستمرة، والتعلم الآلي…