Fugu-MT 論文翻訳(概要): Smart Data-Driven GRU Predictor for SnO$

論文の概要: Smart Data-Driven GRU Predictor for SnO$_2$ Thin films Characteristics

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.11782v1
Date: Wed, 18 Sep 2024 08:05:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-19 18:48:44.711640
Title: Smart Data-Driven GRU Predictor for SnO$_2$ Thin films Characteristics
Title（参考訳）: SnO$_2$薄膜特性のスマートデータ駆動型GRU予測器
Authors: Faiza Bouamra, Mohamed Sayah, Labib Sadek Terrissa, Noureddine Zerhouni,
Abstract要約: 多くの材料にとって、可用性と安全なアクセシビリティを保証することは、必ずしも容易であり、完全に保証されているとは限らない。 X線回折(X-ray diffraction)は、結晶性1d, 2d, 3d材料の構造特性からデータを収集する、よく知られた、広く使われているキャラクタリゼーション技術である。本稿では,スズ酸化物SnO$(110)の薄膜の構造特性や特性を予測するGated Recurrent UnitモデルのためのSmart GRUを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In material physics, characterization techniques are foremost crucial for obtaining the materials data regarding the physical properties as well as structural, electronics, magnetic, optic, dielectric, and spectroscopic characteristics. However, for many materials, ensuring availability and safe accessibility is not always easy and fully warranted. Moreover, the use of modeling and simulation techniques need a lot of theoretical knowledge, in addition of being associated to costly computation time and a great complexity deal. Thus, analyzing materials with different techniques for multiple samples simultaneously, still be very challenging for engineers and researchers. It is worth noting that although of being very risky, X-ray diffraction is the well known and widely used characterization technique which gathers data from structural properties of crystalline 1d, 2d or 3d materials. We propose in this paper, a Smart GRU for Gated Recurrent Unit model to forcast structural characteristics or properties of thin films of tin oxide SnO$_2$(110). Indeed, thin films samples are elaborated and managed experimentally and the collected data dictionary is then used to generate an AI -- Artificial Intelligence -- GRU model for the thin films of tin oxide SnO$_2$(110) structural property characterization.
Abstract（参考訳）: 材料物理学では、物性、構造、エレクトロニクス、磁気、光学、誘電体、分光特性に関する材料データを取得するために、キャラクタリゼーション技術が最も重要である。しかし、多くの材料にとって、可用性と安全なアクセシビリティを確保することは必ずしも容易ではなく、完全に保証されているわけではない。さらに、モデリングとシミュレーション技術の使用には、コストのかかる計算時間と大きな複雑さを伴うことに加えて、多くの理論的知識が必要である。したがって、複数のサンプルを同時に分析する異なる手法で材料を分析することは、技術者や研究者にとって非常に困難である。非常に危険であるにもかかわらず、X線回折は結晶性1d, 2d, 3d材料の構造特性からデータを収集する、よく知られ、広く使われているキャラクタリゼーション技術である。本稿では, 酸化スズSnO$_2$(110) 薄膜の構造特性や特性を予測するための Gated Recurrent Unit モデルのためのスマート GRU を提案する。実際、薄膜サンプルは実験的に精巧に管理され、収集されたデータ辞書は、スズ酸化物SnO$_2$(110)構造特性のキャラクタリゼーションのためのAI-人工知能-GRUモデルを生成するために使用される。

関連論文リスト

Efficient Symmetry-Aware Materials Generation via Hierarchical Generative Flow Networks [52.13486402193811]
新しい固体材料は、結晶構造の広大な空間を急速に探索し、安定した領域を探索する必要がある。既存の手法では、大きな材料空間を探索し、望ましい特性と要求を持った多様なサンプルを生成するのに苦労している。本研究では, 材料空間の対称性を効果的に活用し, 所望の特性を持つ結晶構造を生成するために, 階層的探索戦略を用いた新しい生成モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-06T23:53:34Z)
Multi-Task Multi-Fidelity Learning of Properties for Energetic Materials [34.8008617873679]
マルチタスクニューラルネットワークは、マルチモーダルデータから学習でき、特定の特性のために訓練されたシングルタスクモデルより優れている。予想通り、データスカースプロパティでは改善がより重要になります。このアプローチは、エネルギー材料以外の分野にも広く適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-21T12:54:26Z)
SciQu: Accelerating Materials Properties Prediction with Automated Literature Mining for Self-Driving Laboratories [0.7673339435080445]
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。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-11T08:12:46Z)
OpenMaterial: A Comprehensive Dataset of Complex Materials for 3D Reconstruction [54.706361479680055]
295個の異なる材料からなる1001個のオブジェクトからなるOpenMaterialデータセットを紹介した。 OpenMaterialは3D形状、マテリアルタイプ、カメラポーズ、深さ、オブジェクトマスクなど、包括的なアノテーションを提供する。これは、多様で挑戦的な材料を持つオブジェクト上で、既存のアルゴリズムの定量的評価を可能にする最初の大規模データセットである。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-13T07:46:17Z)
Stoichiometry Representation Learning with Polymorphic Crystal Structures [54.65985356122883]
確率論記述子は、構造的な情報を持たない特定の化合物を形成するために関係する要素間の比を明らかにすることができる。本稿では,手軽に利用できる構造情報を利用して,確率論の確率的表現を学習するPolySRLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-17T20:34:28Z)
Scalable Diffusion for Materials Generation [99.71001883652211]
我々は任意の結晶構造(ユニマット)を表現できる統一された結晶表現を開発する。 UniMatはより大型で複雑な化学系から高忠実度結晶構造を生成することができる。材料の生成モデルを評価するための追加指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-18T15:49:39Z)
Reliable machine learning potentials based on artificial neural network for graphene [2.115174610040722]
グラフェンの特別な2次元構造は、幅広い特異な材料特性を示すことができる。分子動力学(MD)シミュレーションは、その特異な性質の微視的起源を理解するために広く採用されている。人工ニューラルネットワークに基づく原子間ポテンシャルは、ポテンシャルエネルギー表面を表すためにグラフェンのために開発された。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-12T17:12:08Z)
Advances in actinide thin films: synthesis, properties, and future directions [0.0]
アクチニドを基とする化合物は、5f電子の存在によりユニークな物理を示す。アチニド材料の薄膜合成は高純度試料の生成に成功している。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-22T00:19:08Z)
Formula graph self-attention network for representation-domain independent materials discovery [3.67735033631952]
本稿では,理論のみと構造に基づく材料記述子の両方を統一する公式グラフの新たな概念を提案する。本稿では,式グラフに類似した自己注意統合GNNを開発し,提案アーキテクチャが2つの領域間で伝達可能な材料埋め込みを生成することを示す。我々のモデルは、構造に依存しない従来のGNNよりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (2022-01-14T19:49:45Z)
How to See Hidden Patterns in Metamaterials with Interpretable Machine Learning [82.67551367327634]
我々は,材料単位セルのパターンを見つけるための,解釈可能な多分解能機械学習フレームワークを開発した。具体的には、形状周波数特徴と単位セルテンプレートと呼ばれるメタマテリアルの2つの新しい解釈可能な表現を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-10T21:19:02Z)
BIGDML: Towards Exact Machine Learning Force Fields for Materials [55.944221055171276]
機械学習力場(MLFF)は正確で、計算的で、データ効率が良く、分子、材料、およびそれらのインターフェースに適用できなければならない。ここでは、Bravais-Inspired Gradient-Domain Machine Learningアプローチを導入し、わずか10-200原子のトレーニングセットを用いて、信頼性の高い力場を構築する能力を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-08T10:14:57Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。