論文の概要: An Artificial Intelligence (AI) workflow for catalyst design and optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04557v1
• Date: Wed, 7 Feb 2024 03:25:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-08 16:53:06.223815
• Title: An Artificial Intelligence (AI) workflow for catalyst design and optimization
• Title（参考訳）: 触媒設計と最適化のための人工知能(AI)ワークフロー
• Authors: Nung Siong Lai, Yi Shen Tew, Xialin Zhong, Jun Yin, Jiali Li, Binhang Yan, Xiaonan Wang
• Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデル(LLM),ベイズ最適化,アクティブ学習ループを統合した,革新的な人工知能(AI)ワークフローを提案する。 提案手法は,高度な言語理解と頑健な最適化戦略を組み合わせることで,多種多様な文献から抽出した知識を実用的なパラメータに効果的に翻訳する。 その結果、従来の方法に代わる迅速で資源効率が高く高精度な触媒開発プロセスを効率化するワークフローの能力を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.192356938537922
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In the pursuit of novel catalyst development to address pressing environmental concerns and energy demand, conventional design and optimization methods often fall short due to the complexity and vastness of the catalyst parameter space. The advent of Machine Learning (ML) has ushered in a new era in the field of catalyst optimization, offering potential solutions to the shortcomings of traditional techniques. However, existing methods fail to effectively harness the wealth of information contained within the burgeoning body of scientific literature on catalyst synthesis. To address this gap, this study proposes an innovative Artificial Intelligence (AI) workflow that integrates Large Language Models (LLMs), Bayesian optimization, and an active learning loop to expedite and enhance catalyst optimization. Our methodology combines advanced language understanding with robust optimization strategies, effectively translating knowledge extracted from diverse literature into actionable parameters for practical experimentation and optimization. In this article, we demonstrate the application of this AI workflow in the optimization of catalyst synthesis for ammonia production. The results underscore the workflow's ability to streamline the catalyst development process, offering a swift, resource-efficient, and high-precision alternative to conventional methods.
• Abstract（参考訳）: 環境問題とエネルギー需要の圧迫に対処するために新規触媒開発を追求する中で、従来の設計と最適化手法は触媒パラメータ空間の複雑さと広さのために不足することが多い。 機械学習(ML)の出現は、触媒最適化の分野で新たな時代を迎え、従来の技術の欠点に対する潜在的な解決策を提供する。 しかし、既存の方法では、触媒合成に関する科学的研究の急成長する分野に含まれる情報の豊富さを効果的に活用できない。 そこで本研究では,Large Language Models (LLM) とベイズ最適化,触媒最適化の高速化と向上を目的としたアクティブ学習ループを統合した,革新的な人工知能(AI)ワークフローを提案する。 提案手法は,高度言語理解と堅牢な最適化戦略を組み合わせることで,多様な文献から抽出した知識を実用的な実験と最適化のための実用的なパラメータに効果的に翻訳する。 本稿では,このAIワークフローのアンモニア製造における触媒合成の最適化への応用を実証する。 その結果、従来の方法に代わる迅速で、資源効率が高く、高精度な触媒開発プロセスを効率化するワークフローの能力を強調した。

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