論文の概要: SciQu: Accelerating Materials Properties Prediction with Automated Literature Mining for Self-Driving Laboratories
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08270v1
- Date: Thu, 11 Jul 2024 08:12:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-12 18:29:17.016227
- Title: SciQu: Accelerating Materials Properties Prediction with Automated Literature Mining for Self-Driving Laboratories
- Title（参考訳）: SciQu: 自動運転実験室における自動文献マイニングによる材料特性予測
- Authors: Anand Babu,
- Abstract要約: 特定の属性を予測するために異なる材料特性を評価することは、材料科学に基づく応用の基本的な要件である。
本研究は,機械学習を利用して材料特性を高精度かつ効率的に解析することにより,これらの課題に対処する。
データ抽出を自動化し、抽出した情報を用いて機械学習モデルを訓練することにより、開発したSciQuは材料特性を最適化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7673339435080445
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Assessing different material properties to predict specific attributes, such as band gap, resistivity, young modulus, work function, and refractive index, is a fundamental requirement for materials science-based applications. However, the process is time-consuming and often requires extensive literature reviews and numerous experiments. Our study addresses these challenges by leveraging machine learning to analyze material properties with greater precision and efficiency. By automating the data extraction process and using the extracted information to train machine learning models, our developed model, SciQu, optimizes material properties. As a proof of concept, we predicted the refractive index of materials using data extracted from numerous research articles with SciQu, considering input descriptors such as space group, volume, and bandgap with Root Mean Square Error (RMSE) 0.068 and R2 0.94. Thus, SciQu not only predicts the properties of materials but also plays a key role in self-driving laboratories by optimizing the synthesis parameters to achieve precise shape, size, and phase of the materials subjected to the input parameters.
- Abstract（参考訳）: バンドギャップ, 比抵抗, ヤング率, 作業関数, 屈折率などの特定の特性を予測するために異なる材料特性を評価することは, 材料科学に基づく応用の基本的な要件である。
しかし、このプロセスは時間がかかり、多くの文献レビューと多数の実験を必要とすることが多い。
本研究は,機械学習を利用して材料特性を高精度かつ効率的に解析することにより,これらの課題に対処する。
データ抽出を自動化し、抽出した情報を用いて機械学習モデルを訓練することにより、開発したSciQuは材料特性を最適化する。
概念実証として,SciQuを用いた多数の研究論文から抽出したデータを用いて,Root Mean Square Error (RMSE) 0.068およびR2 0.94を用いて,空間群,体積,バンドギャップなどの入力記述子を考慮した材料屈折率を予測した。
したがって、SciQuは材料の性質を予測するだけでなく、合成パラメータを最適化して入力パラメータの正確な形状、大きさ、位相を達成することで、自動運転研究所において重要な役割を果たす。
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