الأبحاث ضمن الموضوع : تعلم الآلة في علوم المواد
-
إطار التعلم النشط بدون تدريب في علوم المواد باستخدام نماذج اللغة الكبيرة
2026 | المؤلف: Hongchen Wang وآخرون | المجلة: npj Computational Materials | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)تقدم البحث إطار عمل جديد للتعلم النشط، يسمى LLM-AL، والذي يستخدم نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لتعزيز كفاءة التجارب العلمية في علم المواد. تواجه نماذج التعلم الآلي التقليدية في التعلم النشط تحديات مثل قيود البداية الباردة والحاجة إلى هندسة ميزات محددة للمجال، مما يقيد قابليتها للتطبيق. بالمقابل، يستفيد LLM-AL من المعرفة المدربة مسبقًا والتمثيلات المعتمدة على…
-
نهج حلقة التجربة-النظرية المستوحاة من التعلم النشط لإدارة عيوب المواد: تطبيق على الكيوبتات فائقة التوصيل
2026 | المؤلف: S. M. Chaudhari وآخرون | المجلة: Physical Review Materials | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)تتناول البحث التحدي الذي تطرحه الأكسيدات السطحية المرتبطة بالأنظمة ذات المستويين (TLSs) التي تؤثر سلبًا على أداء أجهزة الحوسبة الكمومية فائقة التوصيل القائمة على النيوبيوم. للتخفيف من تشكيل أكسيد النيوبيوم، يقترح المؤلفون إطارًا تنبؤيًا يستخدم نظرية الوظائف الكثافة (DFT) لحساب طاقات الفراغات والفراغات بين الأكسجين كموصوفات حرارية. يتم تدريب نموذج الانحدار اللوجستي على مجموعة بيانات…
-
صعود الذكاء الاصطناعي التوليدي لتصميم وإنتاج الهياكل المعدنية العضوية
2026 | المؤلف: Chenru Duan وآخرون | المجلة: Matter | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)يتناول القسم التأثير التحويلي للذكاء الاصطناعي التوليدي على تصميم واكتشاف الهياكل العضوية المعدنية (MOFs). ويؤكد على التحول من الطرق التقليدية التي تتطلب جهدًا كبيرًا في تعداد مرشحي MOF إلى أساليب توليدية مبتكرة يمكنها اقتراح وتخليق هياكل مسامية جديدة بشكل مستقل. يبرز المؤلفون استخدام نماذج التعلم العميق المتقدمة، بما في ذلك مشفرات تلقائية تباينية، ونماذج انتشار،…
-
وكلاء نماذج اللغة الكبيرة المودولارية لعلوم المواد الحاسوبية متعددة المهام
2026 | المؤلف: Akshat Chaudhari وآخرون | المجلة: Communications Materials | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)تقدم الورقة MatSciAgent، وهو إطار عمل متعدد الوكلاء يدمج نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مع أدوات حسابية محددة المجال لتحسين سير العمل في علم المواد. المركز في هذا الإطار هو وكيل رئيسي يفسر استفسارات المستخدم ويفوض المهام إلى وكلاء متخصصين قادرين على استرجاع بيانات المواد، والمحاكاة المستمرة، وتوليد الهياكل البلورية، ومحاكاة الديناميات الجزيئية. من خلال استخدام…
-
التطورات الحديثة في السلوك الميكانيكي للمركبات القائمة على البوليمر
2026 | المؤلف: Marcelo Antunes وآخرون | المجلة: Polymers | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)تسلط النظرة العامة الضوء على الخصائص المفيدة للأنظمة القائمة على البوليمرات، مثل طبيعتها الخفيفة، وقدراتها العازلة، ومرونتها الميكانيكية، التي تنبع من بنيتها المجهرية الجزيئية. ومع ذلك، تواجه هذه المواد قيودًا كبيرة في الأداء الميكانيكي والثبات الحراري، مما يحد من قابليتها للتطبيق في مختلف القطاعات التكنولوجية. وبالتالي، يتم توجيه جهود بحثية واسعة نحو تعزيز هذه الخصائص…
-
كشف الطاقة البينية في سبيكة المعدن المطاطي Ti-23Nb-0.7Ta-2Zr عبر إمكانيات التعلم الآلي بين الذرات العالمية
2026 | المؤلف: Miroslav Lebedaa وآخرون | المجلة: Journal of Materials Research and Technology | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)تظهر هذه الدراسة فعالية ثلاثة إمكانيات بين الذرات للتعلم الآلي العالمية (uMLIPs)—MACE-MATPES-PBE-0، Orb-v3، وSevenNet-0—في رسم خريطة الطاقة للعناصر الخفيفة المتداخلة (C، N، O، وH) في سبيكة المعدن المطاطي Ti-23Nb-0.7Ta-2Zr. تبرز الدراسة أن هذه uMLIPs تعمل بسرعات أكبر بعدة أوامر من نظرية الكثافة الوظيفية التقليدية (DFT) بينما تلتقط بدقة التوزيعات الطاقية الواسعة (~1-3 eV) المرتبطة بهذه…
-
تمكين إمكانيات التعلم الآلي بين الذرات لمحاكاة الديناميات الجزيئية لمركب MoS 2 المخدر
2026 | المؤلف: Abrar Faiyad وآخرون | المجلة: Journal of Chemical Theory and Computation | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)تقيّم هذه الدراسة دقة إمكانيات التعلم الآلي بين الذرات العالمية (MLIPs)، وبشكل خاص نموذج UMA العالمي للذرات من META، لأنظمة MoS\(_2\) المخدرة. تقارن الدراسة طاقات التكوين والتغيرات الهيكلية المتوقعة بواسطة MLIP مع حسابات نظرية الكثافة الوظيفية (DFT) لـ 25 نوعًا مختلفًا من المخدرات، بما في ذلك المعادن، واللافلزات، والمعادن الانتقالية. تشير النتائج إلى أن نماذج…
-
طيف الفونونات المستند إلى التعلم الآلي لخطوط الطيف الضوئي السريعة والدقيقة للعيوب
2026 | المؤلف: Mark E. Turiansky وآخرون | المجلة: ACS Nano | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)قسم الطرق يوضح التصميم التجريبي والتقنيات التحليلية المستخدمة في الدراسة. استخدم الباحثون نهجًا كميًا، حيث استخدموا طرقًا إحصائية لتحليل البيانات المجمعة من عينة سكانية. تم تشغيل المتغيرات الرئيسية وقياسها باستخدام أدوات موثوقة، مما يضمن موثوقية وصلاحية النتائج. تم إجراء تحليل البيانات باستخدام أدوات برمجية سهلت تطبيق اختبارات إحصائية متنوعة، بما في ذلك اختبارات t وتحليلات…
-
الذكاء الاصطناعي في المواد حسب التصميم: مراجعة نقدية وآفاق حول معلومات المواد للذكاء التوليدي والوكيل
2026 | المؤلف: Kritesh Kumar Gupta وآخرون | المجلة: Archives of Computational Methods in Engineering | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)تقدم هذه القسم نظرة عامة على التقدمات الكبيرة في علم المواد، مع التركيز بشكل خاص على البوليمرات، والسيراميك المتقدم، والمركبات القائمة على الليثيوم، ومواد البيروفكسايت. أدت هذه الابتكارات إلى تحقيق إنجازات في أنظمة توصيل الأدوية المستهدفة، وزرع العظام، والبطاريات عالية الأداء، والخلايا الشمسية. يبرز السياق التاريخي كيف دفعت احتياجات الجيش الابتكار في المواد، خاصة في…
-
مجموعة بيانات و نماذج بلورات جزيئية مفتوحة 2025 (OMC25)
2026 | المؤلف: Vahe Gharakhanyan وآخرون | المجلة: Scientific Data | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)يقدم القسم مجموعة بيانات البلورات الجزيئية المفتوحة 2025 (OMC25)، التي تتناول تحدي محدودية مجموعات البيانات المتاحة للجمهور لتوقع بنية وخصائص البلورات الجزيئية. تتكون OMC25 من أكثر من 27 مليون بنية بلورية جزيئية، تضم 12 عنصرًا وتستوعب خلايا وحدات تحتوي على ما يصل إلى 300 ذرة. تم إنشاء مجموعة البيانات من خلال تحسين أكثر من 230,000…