الأبحاث ضمن الموضوع : تعلم الآلة في علوم المواد
-
الهندسة النانوية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي لتوصيل الأدوية المستهدفة الذكية
2025 | المؤلف: Hayeon Bae وآخرون | المجلة: Advanced Materials | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)تناقش هذه القسم الحاجة الملحة لأنظمة توصيل الأدوية المستندة إلى البيانات والموجهة لتعزيز العلاجات الدقيقة. على الرغم من التقدم في تكنولوجيا الناقلات النانوية، إلا أن المنصات التقليدية تواجه صعوبات في الترجمة السريرية بسبب تحديات مثل التعقيد البيولوجي، وتأثيرات خارج الهدف، والقدرة المحدودة على التكيف مع التغيرات الفسيولوجية. يقترح المؤلفون إطارًا مبتكرًا يجمع بين النانوأركيتكتونيك والذكاء…
-
التنقل في مشاهد البروتين باستخدام نموذج خشن قابل للنقل تم تعلمه بواسطة الآلة
2025 | المؤلف: Nicholas E. Charron وآخرون | المجلة: Nature Chemistry | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)في هذه الدراسة، قام المؤلفون بتطوير مجموعة بيانات تتضمن محاكاة للمذيبات الصريحة لجميع الذرات لـ 50 مجالًا من CATH، والتي تمثل بروتينات صغيرة ذات هياكل مطوية متنوعة، إلى جانب حوالي 1,200 ثنائي من أحادي وثنائي الببتيدات. قاموا بتسجيل القوى الفورية المؤثرة على ذرات البروتين وأجروا تجميعًا أساسيًا للقوى على تمثيل هيكل عظمي خشن (CG) للبروتينات.…
-
ضبط نماذج الأساس لجهود المواد بين الذرات باستخدام التعلم الانتقالي المجمد
2025 | المؤلف: Mariia Radova وآخرون | المجلة: npj Computational Materials | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)يتناول القسم التقدم في الإمكانيات بين الذرات المستندة إلى التعلم الآلي، والتي تحول محاكاة المواد الذرية من خلال تمكين التنبؤات الدقيقة والقابلة للتوسع استنادًا إلى بيانات التدريب. لا يزال التحدي الكبير يكمن في إنشاء مجموعات بيانات تدريب قوية، وغالبًا ما يتطلب ذلك حسابات شاملة من المبادئ الأساسية. تهدف نماذج الأساس الناشئة إلى إنشاء إمكانيات قابلة…
-
نماذج الذكاء الاصطناعي لأبحاث الإطارات المعدنية العضوية من الجيل التالي
2025 | المؤلف: Aydın Özcan وآخرون | المجلة: Journal of the American Chemical Society | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)تناقش هذه القسم التأثير التحويلي للنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) والذكاء الاصطناعي (AI) على أبحاث الإطارات العضوية المعدنية (MOF)، مع التأكيد على دورها في أتمتة مراجعات الأدبيات واستخراج البيانات لتسريع اكتشاف المواد. يبرز المؤلفون دمج تقنيات التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL)، التي أظهرت وعدًا كبيرًا في تعزيز كفاءة تصميم وتحسين MOF. ومن الجدير بالذكر أن…
-
الإمكانيات بين الذرات للتعلم الآلي الشامل جاهزة للفونونات
2025 | المؤلف: Antoine Loew وآخرون | المجلة: npj Computational Materials | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)قسم “الطرق” يوضح الإجراءات التجريبية والتحليلية المستخدمة في الدراسة. يتناول اختيار المشاركين، وتصميم التجارب، والتقنيات المحددة المستخدمة لجمع البيانات وتحليلها. استخدم الباحثون مزيجًا من الطرق الكمية والنوعية لضمان فهم شامل للظواهر قيد التحقيق. تم إجراء التحليلات الإحصائية باستخدام أدوات البرمجيات لتقييم أهمية النتائج، مع تطبيق الاختبارات المناسبة بناءً على توزيع البيانات وأسئلة البحث. يصف القسم…
-
إطار مستند إلى الفيزياء وبيانات مدفوعة للروبوتات في اللحام في التصنيع
2025 | المؤلف: Jingbo Liu وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)تقدم الورقة إطار عمل جديد، يُطلق عليه اسم PHOENIX (إطار تحسين هجين مستند إلى الفيزياء للذكاء العصبي الفعال)، يهدف إلى تعزيز نشر النماذج المستندة إلى الذكاء الاصطناعي في التصنيع، وخاصة في تطبيقات اللحام الروبوتي. يعالج هذا الإطار التحديات الحرجة التي تطرحها تداخل جودة البيانات، دقة النموذج، وقابلية التعميم، والتي غالبًا ما تعيق قابلية توسيع النموذج…
-
إطار لتقييم المعرفة الكيميائية وقدرات التفكير لدى نماذج اللغة الكبيرة مقارنة بخبرة الكيميائيين
2025 | المؤلف: A.H. Mirza وآخرون | المجلة: Nature Chemistry | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)تقدم البحث ChemBench، وهو إطار عمل آلي مصمم لتقييم المعرفة الكيميائية وقدرات التفكير لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مقارنة بالكيميائيين البشر. قامت الدراسة بتجميع أكثر من 2,700 زوج من الأسئلة والأجوبة وقامت بتقييم مجموعة متنوعة من نماذج LLM الرائدة، مما كشف أن النماذج العليا تفوقت عمومًا على الخبراء البشر في استفسارات معينة تتعلق بالكيمياء. ومع ذلك،…
-
DeePMD-kit v3: إطار عمل متعدد الخلفيات لإمكانات التعلم الآلي
2025 | المؤلف: Jinzhe Zeng وآخرون | المجلة: Journal of Chemical Theory and Computation | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)في هذا القسم، يقدم المؤلفون إصدار DeePMD-kit النسخة 3، وهو إطار عمل متقدم لتعلم الآلة (MLP) مصمم لتعزيز محاكاة الديناميات الجزيئية (MD) عبر مختلف التخصصات العلمية، بما في ذلك الفيزياء، الكيمياء، وعلوم المواد. تعالج هذه النسخة التحديات المتعلقة بالتكامل التي واجهتها التطبيقات السابقة، مثل DeePMD-kit المعتمد على TensorFlow، من خلال تقديم بنية متعددة الخلفيات تدعم…
-
التعلم الموحد القابل للاشتقاق للاستجابة الكهربائية
2025 | المؤلف: Stefano Falletta وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)في هذا القسم، يقدم المؤلفون إطار عمل جديد للتعلم الآلي المتناظر يهدف إلى التنبؤ باستجابة المواد للمؤثرات الخارجية، وبشكل خاص المجالات الكهربائية. تم تصميم الإطار للتغلب على قيود الطرق الحسابية الحالية، التي تعاني من تكاليف حسابية عالية وعادة ما تقتصر على محاكاة صغيرة النطاق. من خلال الاستفادة من العلاقات التفاضلية الدقيقة بين دالة الجهد العامة…
-
نموذج تعلم آلي مع تقليل معلمات الميزات لتوقع المحفزات متعددة الأنواع لتطور الهيدروجين
2025 | المؤلف: Chao Wang وآخرون | المجلة: npj Computational Materials | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)قسم “الطرق” يوضح الأساليب التجريبية والتحليلية المستخدمة في الدراسة. استخدم الباحثون مجموعة من التقنيات الكمية والنوعية لجمع البيانات، مما يضمن فهمًا شاملاً للظواهر قيد التحقيق. تضمنت المنهجيات المحددة تجارب محكومة، وتحليلات إحصائية، وتقنيات نمذجة، والتي تم تصميمها لاختبار الفرضيات التي تم صياغتها في بداية البحث. شمل جمع البيانات أخذ عينات منهجية وتطبيق أدوات قياس موحدة…