الأبحاث ضمن الموضوع : تعلم الآلة في علوم المواد
-
استكشاف التعميم خارج التوزيع في تعلم الآلة للمواد
2025 | المؤلف: Kangming Li وآخرون | المجلة: Communications Materials | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)في هذا القسم، يقوم المؤلفون بالتحقيق في إمكانية تعميم نماذج التعلم الآلي (ML) في سياق علوم المواد، كاشفين أن التقييمات التقليدية يمكن أن تؤدي إلى استنتاجات مضللة. يقومون بتقييم أداء نماذج مختلفة، بما في ذلك الأشجار المعززة، في مهام خارج التوزيع (OOD) التي تتضمن كيمياء أو تناظرات هيكلية غير مرئية. تشير النتائج إلى أن العديد…
-
DPA-2: نموذج ذري كبير كمتعلم متعدد المهام
2024 | المؤلف: Duo Zhang وآخرون | المجلة: npj Computational Materials | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)في هذه الدراسة، يحقق المؤلفون في نظام يتكون من \( N \) ذرة، يتميز بأرقامها الذرية \( Z = \{Z_1, \ldots, Z_i, \ldots, Z_N\} \) وإحداثياتها الذرية \( R = \{r_1, \ldots, r_i, \ldots, r_N\} \). سطح الطاقة الكامنة (PES) للنظام، المشار إليه بـ \( E \)، هو دالة تعتمد على كل من أنواع الذرات…
-
توليد بنية بلورية باستخدام نمذجة اللغة الكبيرة التلقائية
2024 | المؤلف: Luis M. Antunes وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)يقدم هذا القسم تحليلًا مقارنًا لأداء النماذج بناءً على مجموعات تدريب وهياكل مختلفة. الأرقام المميزة تشير إلى النتائج المثلى التي تم تحقيقها مع حجم عينة قدره \( n = 20 \)، بينما الأرقام المائلة تدل على أفضل النتائج لـ \( n = 1 \). بشكل محدد، يتم تصنيف النتائج حسب هيكل النموذج: (أ) نموذج صغير…
-
منصة تطوير تلقائية متكاملة للتخليق الكيميائي مدعومة بنماذج اللغة الكبيرة
2024 | المؤلف: Yixiang Ruan وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)التقدم السريع في تكنولوجيا نماذج اللغة الكبيرة (LLM) يقدم إمكانيات كبيرة لتعزيز تطوير التفاعلات الاصطناعية في الكيمياء. تقدم هذه الدراسة إطار تطوير التفاعل القائم على LLM (LLM-RDF) باستخدام GPT-4، والذي يتكون من ستة وكلاء متخصصين: مكتشف الأدب، مصمم التجارب، منفذ الأجهزة، محلل الطيف، معلم الفصل، ومفسر النتائج. تم تكوين هؤلاء الوكلاء مسبقًا لأداء مهام محددة،…
-
تصميم مواقع مزدوجة الذرات بمساعدة التعلم الآلي مع موصوفات قابلة للتفسير توحد التفاعلات الكهروكيميائية
2024 | المؤلف: Xiaoyun Lin وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)يتناول هذا القسم الدور الحاسم لفحص المحفزات بكفاءة منخفضة التكلفة وعالية الإنتاجية في تقدم تقنيات الطاقة المتجددة، وخاصة من خلال استخدام التعلم الآلي القابل للتفسير. يقدم المؤلفون نموذج وصف جديد، يسمى ARSC، الذي يدمج توقعات النشاط والانتقائية لتفاعلات التحفيز الكهربائي المختلفة، بما في ذلك اختزال O$_2$ و CO$_2$ و N$_2$، بالإضافة إلى تفاعلات تطور الأكسجين…
-
التدريب المسبق لنموذج التعلم العميق القائم على الانتباه لمحاكاة الجزيئات
2024 | المؤلف: Duo Zhang وآخرون | المجلة: npj Computational Materials | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)تقدم البحث DPA-1، نموذج Deep Potential جديد يتضمن آلية انتباه محكومة لتعزيز نمذجة سطح الطاقة المحتملة بين الذرات (PES) في المحاكاة الجزيئية. يستفيد هذا النموذج من بيانات هيكل إلكتروني واسعة، مما يسمح له بالتدريب المسبق على مجموعة بيانات شاملة تضم 56 عنصرًا، ومن ثم يتم ضبطه بدقة لمهام مختلفة مع جهد إضافي ضئيل. تظهر النتائج…
-
الديناميات البيومولكولية مع مجالات القوة الكمومية المدربة بواسطة التعلم الآلي على شظايا كيميائية متنوعة
2024 | المؤلف: Oliver T. Unke وآخرون | المجلة: Science Advances | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)تناقش هذه الفقرة التقدم في محاكاة الديناميكا الجزيئية (MD)، وخاصة التحديات المرتبطة بتحقيق نتائج دقيقة للأنظمة الكبيرة. تعتمد محاكاة MD التقليدية غالبًا على الحسابات الكمومية، والتي تكون مكلفة حسابيًا، بينما تفتقر مجالات القوة التجريبية، على الرغم من كونها أكثر كفاءة، إلى الموثوقية. يقدم إدخال مجالات القوة المستفادة من التعلم الآلي (MLFFs) بديلاً واعدًا، حيث يوفر…
-
الذكاء الآلي يسرع اكتشاف بدائل البلاستيك الطبيعية بالكامل
2024 | المؤلف: Tianle Chen وآخرون | المجلة: Nature Nanotechnology | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)في هذا القسم، يستنتج المؤلفون أنهم قد طوروا بنجاح منصة تصميم مبتكرة تدمج الروبوتات الآلية، وتعلم الآلة (ML)، والتجارب في المختبرات الرطبة، وأدوات المحاكاة لإنشاء مكتبة من النانو مركبات الطبيعية بالكامل التي تهدف إلى أن تكون بدائل للبلاستيك القابل للتحلل. تعرض هذه النانو مركبات خصائص بصرية قابلة للبرمجة، ومقاومة للحريق، وخصائص ميكانيكية، ويعزز سير العمل…
-
التحديات في التنبؤ بالمواد غير العضوية عالية الإنتاجية والتخليق الذاتي
2024 | المؤلف: Josh Leeman وآخرون | المجلة: PRX Energy | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)تقدم هذه القسم نظرة عامة على التحديات والمبادئ المرتبطة باكتشاف المواد، مع التأكيد على دورها الحاسم في التقدم التكنولوجي. تشير إلى عمل سزيمانيسكي وآخرون (2023)، الذي ادعى الاكتشاف الذاتي لـ 43 مادة جديدة، لكنها تحدد أوجه قصور كبيرة في تحليلهم. يجادل المؤلفون بأن هذه الأخطاء أدت إلى الاستنتاج بأنه لم يتم اكتشاف أي مواد جديدة…
-
التعلم الانتقالي باستخدام الشبكات العصبية البيانية لتحسين توقع الخصائص الجزيئية في إعداد متعدد الدقة
2024 | المؤلف: David Buterez وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)في هذا القسم، يحدد المؤلفون إطارهم المنهجي، بدءًا بمراجعة التعلم بالنقل ووصف رسمي لإعداد المشكلة. ثم يقدمون أساسيات الشبكات العصبية البيانية (GNNs)، موضحين كل من القراءة القياسية والتكيفية، إلى جانب هيكلية مشفر الرسوم البيانية المتغير الخاضع للإشراف المقترحة. كما يقدم المؤلفون استراتيجيات التعلم بالنقل المستخدمة في دراستهم، مع تسليط الضوء على آلية التعلم الشائعة ذات…
