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،…
-
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…
-
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…
-
DeepQuark: نهج الشبكة العصبية العميقة لحالات الربط متعددة الكوارك
2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Physical Review Letters | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)في هذا البحث، يقدم المؤلفون نهجًا جديدًا قائمًا على الشبكات العصبية العميقة يسمى DeepQuark، مصمم خصيصًا لدراسة حالات الربط متعددة الكواركات. يتناول هذا الأسلوب التعقيدات الناجمة عن التفاعلات القوية SU(3) اللونية، والتي هي أكثر تعقيدًا من تلك الموجودة في أنظمة الإلكترونات أو النوكليونات. يدير DeepQuark بفعالية التحديات مثل الارتباطات المعززة، والأرقام الكمومية المنفصلة الإضافية، والتفاعلات…
-
تحسين ذاتي لإمكانات التعلم الآلي المدعوم بتدفق العمل الآلي عالي الكفاءة لتصميم مواد الأنظمة المعقدة
2026 | المؤلف: Jiaxiang Li وآخرون | المجلة: npj Computational Materials | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)يقدم هذا القسم نظرة عامة على إطار عمل جديد للتنبؤ بهياكل البلورات الآلية يستفيد من إمكانيات الشبكات العصبية المرتبطة بالانتباه لتعزيز تصميم المواد المعقدة. بينما تقدمت إمكانيات التعلم الآلي بين الذرات بشكل كبير في استكشاف فضاءات تكوين المواد بدقة من الدرجة الأولى، لا تزال هناك تحديات في تحقيق تعميم قوي على الهياكل غير المعروفة وتقليل…
-
دمج المعرفة من أجل الانحدار الرمزي المستند إلى الفيزياء باستخدام نماذج لغوية كبيرة مدربة مسبقًا
2026 | المؤلف: Bilge Taskin وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)في هذا القسم، يناقش المؤلفون التقدم في الانحدار الرمزي (SR) كطريقة للاكتشاف العلمي الآلي، وخاصة في اشتقاق المعادلات الحاكمة من البيانات التجريبية. يبرزون دمج المعرفة الميدانية في الانحدار الرمزي المستنير بالفيزياء (PiSR) لتعزيز عمومية وقابلية تطبيق المعادلات المكتشفة. ومع ذلك، تتطلب الطرق الحالية غالبًا صيغًا متخصصة وهندسة ميزات يدوية، مما يحد من استخدامها على خبراء…