Fugu-MT 論文翻訳(概要): An Experimentally Driven Automated Machine Learned lnter-Atomic Potential for a Refractory Oxide

論文の概要: An Experimentally Driven Automated Machine Learned lnter-Atomic Potential for a Refractory Oxide

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.04045v1
Date: Wed, 9 Sep 2020 00:35:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-20 12:16:11.261401
Title: An Experimentally Driven Automated Machine Learned lnter-Atomic Potential for a Refractory Oxide
Title（参考訳）: 耐火物酸化物の原子ポテンシャルを学習した実験駆動自動機械
Authors: Ganesh Sivaraman, Leighanne Gallington, Anand Narayanan Krishnamoorthy, Marius Stan, Gabor Csanyi, Alvaro Vazquez-Mayagoitia, Chris J. Benmore
Abstract要約: この研究では、X線と中性子の回折測定によりアーチティパルであるアクティブ・ラーナーによる自動閉ループを用いた実験とシミュレーションの併用を行った。室温から液体状態2900oCまでの最小限のトレーニング構成を描画することにより、耐火性酸化物HfO2の正準例に対して多相電位を生成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4714064037334706
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Understanding the structure and properties of refractory oxides are critical for high temperature applications. In this work, a combined experimental and simulation approach uses an automated closed loop via an active-learner, which is initialized by X-ray and neutron diffraction measurements, and sequentially improves a machine-learning model until the experimentally predetermined phase space is covered. A multi-phase potential is generated for a canonical example of the archetypal refractory oxide, HfO2, by drawing a minimum number of training configurations from room temperature to the liquid state at ~2900oC. The method significantly reduces model development time and human effort.
Abstract（参考訳）: 高温利用には, 耐火物酸化物の構造と特性の理解が不可欠である。本研究では,X線および中性子回折測定により初期化され,実験所定位相空間が被覆されるまで機械学習モデルを逐次改善する能動レーナーを用いた自動閉ループを用いた実験・シミュレーション手法を提案する。室温から液状状態までの最低トレーニング構成を約2900ocで引き出すことにより、原型耐火物酸化物hfo2の正準例として多相電位を生成する。この方法は、モデル開発時間と人的労力を大幅に削減する。

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