論文の概要: Functional Nanomaterials Design in the Workflow of Building Machine-Learning Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.13171v1
• Date: Mon, 16 Aug 2021 05:51:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-05 08:51:27.364267
• Title: Functional Nanomaterials Design in the Workflow of Building Machine-Learning Models
• Title（参考訳）: 機械学習モデル構築のワークフローにおける機能ナノマテリアル設計
• Authors: Zhexu Xi
• Abstract要約: 機械学習(ML)技術は、化学と材料科学の多くの研究分野に革命をもたらした。 MLは、分子/物質の組み合わせに関するより包括的な洞察を提供する。 ナノマテリアル発見の進歩の鍵は、入力指紋と出力値を定量的にリンクする方法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine-learning (ML) techniques have revolutionized a host of research fields of chemical and materials science with accelerated, high-efficiency discoveries in design, synthesis, manufacturing, characterization and application of novel functional materials, especially at the nanometre scale. The reason is the time efficiency, prediction accuracy and good generalization abilities, which gradually replaces the traditional experimental or computational work. With enormous potentiality to tackle more real-world problems, ML provides a more comprehensive insight into combinations with molecules/materials under the fundamental procedures for constructing ML models, like predicting properties or functionalities from given parameters, nanoarchitecture design and generating specific models for other purposes. The key to the advances in nanomaterials discovery is how input fingerprints and output values can be linked quantitatively. Finally, some great opportunities and technical challenges are concluded in this fantastic field.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ml)技術は、新しい機能性材料の設計、合成、製造、キャラクタリゼーション、応用、特にナノメートルスケールでの高速かつ高効率な発見によって、化学および材料科学の多くの分野に革命をもたらした。 理由は時間効率、予測精度、そして優れた一般化能力が、徐々に従来の実験や計算の作業に取って代わるからである。 mlは、与えられたパラメータからの性質や機能を予測すること、ナノアーキテクチャの設計、その他の目的のために特定のモデルを生成することなど、mlモデルを構築するための基本的な手順の下で、分子/材料の組み合わせに関するより包括的な洞察を提供する。 ナノマテリアル発見の進歩の鍵は、入力指紋と出力値を定量的にリンクする方法である。 最後に、この素晴らしい分野において、いくつかの素晴らしい機会と技術的な課題が解決されます。

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