Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning material synthesis-process-structure-property relationship by data fusion: Bayesian Coregionalization N-Dimensional Piecewise Function Learning

論文の概要: Learning material synthesis-process-structure-property relationship by data fusion: Bayesian Coregionalization N-Dimensional Piecewise Function Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06228v3
Date: Tue, 20 Aug 2024 14:42:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-21 20:41:04.609770
Title: Learning material synthesis-process-structure-property relationship by data fusion: Bayesian Coregionalization N-Dimensional Piecewise Function Learning
Title（参考訳）: データ融合による学習材料合成-プロセス-構造-プロパティ関係:ベイジアンコリージョン化N次元Piecewise Function Learning
Authors: A. Gilad Kusne, Austin McDannald, Brian DeCost,
Abstract要約: 合成プロセス-構造-プロパティ relAtionship coreGionalized lEarner (SAGE) アルゴリズムを提案する。マルチモーダルなコリージョン化を用いて、データソース間の知識をマージして、合成-プロセス-構造-プロパティ関係を学習する完全ベイズアルゴリズム。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6144680854063939
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Autonomous materials research labs require the ability to combine and learn from diverse data streams. This is especially true for learning material synthesis-process-structure-property relationships, key to accelerating materials optimization and discovery as well as accelerating mechanistic understanding. We present the Synthesis-process-structure-property relAtionship coreGionalized lEarner (SAGE) algorithm. A fully Bayesian algorithm that uses multimodal coregionalization to merge knowledge across data sources to learn synthesis-process-structure-property relationships. SAGE outputs a probabilistic posterior for the relationships including the most likely relationships given the data.
Abstract（参考訳）: 自律的な材料研究所は、多様なデータストリームを組み合わせて学習する能力を必要としている。これは、材料合成-プロセス-構造-プロパティ関係の学習、材料の最適化と発見の促進、機械的理解の加速に特に当てはまる。合成プロセス-構造-プロパティ relAtionship coreGionalized lEarner (SAGE) アルゴリズムを提案する。マルチモーダルなコリージョン化を用いて、データソース間の知識をマージして、合成-プロセス-構造-プロパティ関係を学習する完全ベイズアルゴリズム。 SAGEは、データに与えられた最も可能性の高い関係を含む関係の確率論的後部を出力する。

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