論文の概要: Tailoring Frictional Properties of Surfaces Using Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05206v1
• Date: Fri, 5 Jan 2024 09:15:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 09:08:23.267511
• Title: Tailoring Frictional Properties of Surfaces Using Diffusion Models
• Title（参考訳）: 拡散モデルによる表面の摩擦特性の調整
• Authors: Even Marius Nordhagen, Henrik Andersen Sveinsson, Anders Malthe-S{\o}renssen
• Abstract要約: 条件付き生成機械学習モデルを用いて表面摩擦特性を正確に設計する手法を提案する。 分子動力学シミュレーションにより得られた摩擦特性を持つ合成表面のデータセットを作成し、DDPMに所望の摩擦結果から表面構造を予測する訓練を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This Letter introduces an approach for precisely designing surface friction properties using a conditional generative machine learning model, specifically a diffusion denoising probabilistic model (DDPM). We created a dataset of synthetic surfaces with frictional properties determined by molecular dynamics simulations, which trained the DDPM to predict surface structures from desired frictional outcomes. Unlike traditional trial-and-error and numerical optimization methods, our approach directly yields surface designs meeting specified frictional criteria with high accuracy and efficiency. This advancement in material surface engineering demonstrates the potential of machine learning in reducing the iterative nature of surface design processes. Our findings not only provide a new pathway for precise surface property tailoring but also suggest broader applications in material science where surface characteristics are critical.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,条件付き生成機械学習モデル,特に拡散復調確率モデル(DDPM)を用いて表面摩擦特性を正確に設計する手法を提案する。 分子動力学シミュレーションにより得られた摩擦特性を持つ合成表面のデータセットを作成し、DDPMに所望の摩擦結果から表面構造を予測する訓練を行った。 従来の試行錯誤法や数値最適化法とは異なり、この手法は摩擦基準を精度と効率で満たした表面設計を直接生み出す。 この材料表面工学の進歩は、表面設計プロセスの反復性を減らす機械学習の可能性を示している。 本研究は, 表面特性を精密に調整する新しい経路を提供するだけでなく, 表面特性が重要となる材料科学の幅広い応用を示唆する。

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