الأبحاث ضمن الموضوع الرئيسي: تعلم الآلة في علوم المواد
-
تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية ونماذج اللغة الكبيرة في اكتشاف المواد
Applications of natural language processing and large language models in materials discoveryتقدم 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…
-
نموذج توليدي لتصميم المواد غير العضوية
A generative model for inorganic materials designتحدد هذه الفقرة الخطوات الإجرائية التي ستخضع لها الأشكال في ورقة البحث قبل النشر. بشكل محدد، تبرز أن الأشكال ستخضع لتعديل النص ومراجعة النسخة، مما يضمن أنها تلبي المعايير اللازمة من حيث الوضوح والدقة. بالإضافة إلى ذلك، تشير إلى إمكانية تحديد الأخطاء خلال عملية الإنتاج، والتي قد تؤثر على المحتوى النهائي للورقة. تختتم الفقرة بتذكير…
-
فضاء التصميم للجهود بين الذرات المركزية حول الذرات المتساوية E(3)
The design space of E(3)-equivariant atom-centred interatomic potentialsقسم “الطرق” يوضح الإجراءات التجريبية والتحليلية المستخدمة في الدراسة. استخدم الباحثون مجموعة من الأساليب الكمية والنوعية لجمع البيانات، مما يضمن تحليلًا شاملاً لأسئلة البحث. تشمل المنهجيات المحددة التجارب المنضبطة، والنمذجة الإحصائية، وتقنيات جمع البيانات المصممة وفقًا لأهداف الدراسة. في تصميم التجربة، تم التلاعب بالمتغيرات بشكل منهجي لملاحظة آثارها، بينما تم تنفيذ ضوابط مناسبة للتحقق من…
-
استغلال نماذج اللغة الكبيرة في الكيمياء التنبؤية
Leveraging large language models for predictive chemistryفي هذه الدراسة، استخدم المؤلفون أصغر متغير من نموذج GPT-3، وهو متغير ada، الذي تم الوصول إليه من خلال واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بـ OpenAI. لعملية الضبط الدقيق عبر جميع دراسات الحالة، تم تطبيق منهجية متسقة، باستخدام 8 عصور ومعدل تعلم مضاعف تم تعيينه عند 0.02. تشمل النتائج ال في النص الرئيسي نطاقات الخطأ التي،…