論文の概要: Real-time experiment-theory closed-loop interaction for autonomous materials science
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17430v1
- Date: Tue, 22 Oct 2024 21:00:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-24 13:54:28.003085
- Title: Real-time experiment-theory closed-loop interaction for autonomous materials science
- Title（参考訳）: 自律材料科学のための実時間実験-理論閉ループ相互作用
- Authors: Haotong Liang, Chuangye Wang, Heshan Yu, Dylan Kirsch, Rohit Pant, Austin McDannald, A. Gilad Kusne, Ji-Cheng Zhao, Ichiro Takeuchi,
- Abstract要約: 本稿では,自律機械検索エンジン(AMASE)を用いて,実験と計算予測の連続的連続的相互作用を自律的に行うことを実証する。
AMASEは自己誘導キャンペーンから、Sn-Biバイナリ薄膜システムの共晶相図を正確に決定することができた。
この研究では、人間の介入なしに行われた実験と理論のリアルタイム、自律的、反復的な相互作用の可能性が初めて実証された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.983609710462844
- License:
- Abstract: Iterative cycles of theoretical prediction and experimental validation are the cornerstone of the modern scientific method. However, the proverbial "closing of the loop" in experiment-theory cycles in practice are usually ad hoc, often inherently difficult, or impractical to repeat on a systematic basis, beset by the scale or the time constraint of computation or the phenomena under study. Here, we demonstrate Autonomous MAterials Search Engine (AMASE), where we enlist robot science to perform self-driving continuous cyclical interaction of experiments and computational predictions for materials exploration. In particular, we have applied the AMASE formalism to the rapid mapping of a temperature-composition phase diagram, a fundamental task for the search and discovery of new materials. Thermal processing and experimental determination of compositional phase boundaries in thin films are autonomously interspersed with real-time updating of the phase diagram prediction through the minimization of Gibbs free energies. AMASE was able to accurately determine the eutectic phase diagram of the Sn-Bi binary thin-film system on the fly from a self-guided campaign covering just a small fraction of the entire composition - temperature phase space, translating to a 6-fold reduction in the number of necessary experiments. This study demonstrates for the first time the possibility of real-time, autonomous, and iterative interactions of experiments and theory carried out without any human intervention.
- Abstract（参考訳）: 理論予測と実験的検証の反復サイクルが、現代の科学的手法の基礎となっている。
しかし、実験理論サイクルにおける実証的な「ループの閉包」は、通常アドホックであり、しばしば本質的に困難であり、体系的なベース、計算の規模や時間的制約、あるいは研究中の現象によって、繰り返されることが不可能である。
本稿では,自律機械検索エンジン(AMASE)を実演し,材料探索のための実験と計算予測の自律的連続循環操作を行うロボット科学の紹介を行う。
特に,AMASEの定式化を温度構成相図の高速マッピングに適用した。
薄膜における組成相境界の熱処理および実験的決定は、ギブス自由エネルギーの最小化による位相図予測のリアルタイム更新に自律的に分散される。
AMASEは、Sn-Bi二元系薄膜系の共晶相図を、必要な実験数の6倍の減少に換算して、組成全体のごく一部の温度位相空間をカバーする自己誘導運動から正確に決定することができた。
この研究では、人間の介入なしに行われた実験と理論のリアルタイム、自律的、反復的な相互作用の可能性が初めて実証された。
関連論文リスト
- Bayesian Co-navigation: Dynamic Designing of the Materials Digital Twins via Active Learning [1.1057473962658189]
自動および自律的な実験装置への理論の統合は、科学研究を加速するための重要な目標として浮上している。
本稿では,理論モデル空間と実験のベイズ的共ナビゲーションを通じて,理論をループに統合する手法を提案する。
ここでは強誘電体材料における機能応答の文脈で実証されているが、我々のアプローチはより広範な応用を約束する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-19T14:11:32Z) - GFlowNets for AI-Driven Scientific Discovery [74.27219800878304]
我々はGFlowNetsと呼ばれる新しい確率論的機械学習フレームワークを提案する。
GFlowNetsは、実験科学ループのモデリング、仮説生成、実験的な設計段階に適用できる。
我々は、GFlowNetsがAIによる科学的発見の貴重なツールになり得ると論じている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-01T17:29:43Z) - Analyzing X-ray Thomson scattering experiments of warm dense matter in
the imaginary-time domain: theoretical models and simulations [0.0]
本稿では,仮想時間経路積分の枠組みにおける2体相関の仮想時間依存性のモデルを提案する。
実例として、均一な電子ガスのITCFに対してモンテカルロを積分する広範囲なアブイニシアトパスと比較する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-01T16:51:16Z) - Response of open two-band systems to a momentum-carrying single-mode
quantized field [3.713896286578935]
運動量担持単モード場によって駆動されるトポロジカル絶縁体の応答について検討する。
ホールコンダクタンスの解析解から,ホールコンダクタンスを閉系と比較すると,余分な補正項が存在することを示す。
位相相の相転移点は環境に対して堅牢である。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-18T16:24:49Z) - Accessing the topological Mott insulator in cold atom quantum simulators
with realistic Rydberg dressing [58.720142291102135]
本稿では, コールド・ライドバーグ型原子を用いた光学格子の量子シミュレーションの現実的シナリオについて検討する。
本研究では, 平均場近似において, 半次および非共役充填時の位相図の詳細な解析を行う。
さらに、平均場近似における温度に対する相の安定性について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-28T14:55:28Z) - Observation of Time-Crystalline Eigenstate Order on a Quantum Processor [80.17270167652622]
量子体系は、その低温平衡状態において豊富な相構造を示す。
超伝導量子ビット上の固有状態秩序DTCを実験的に観測する。
結果は、現在の量子プロセッサ上での物質の非平衡相を研究するためのスケーラブルなアプローチを確立する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-28T18:00:03Z) - Visualizing spinon Fermi surfaces with time-dependent spectroscopy [62.997667081978825]
固体系において確立されたツールである時間依存性光電子分光法を低温原子量子シミュレーターに応用することを提案する。
1次元の$t-J$モデルの正確な対角化シミュレーションで、スピノンが非占有状態の効率的なバンド構造に出現し始めることを示す。
ポンプパルス後のスペクトル関数の依存性はスピノン間の集団的相互作用を明らかにする。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-27T18:00:02Z) - Unsupervised machine learning of topological phase transitions from
experimental data [52.77024349608834]
超低温原子からの実験データに教師なし機械学習技術を適用する。
我々は、完全にバイアスのない方法で、ハルダンモデルの位相位相図を得る。
我々の研究は、複雑な多体系における新しいエキゾチック位相の教師なし検出のためのベンチマークを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-14T16:38:21Z) - Autonomous implementation of thermodynamic cycles at the nanoscale [0.0]
パラメータ構造に熱力学サイクルを実装する自律モデルを構築する。
単一電子作動流体のサイクル解析は正当化されないが、数電子作動流体はそれを正当化するのに十分である。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-13T12:07:58Z) - Probing eigenstate thermalization in quantum simulators via
fluctuation-dissipation relations [77.34726150561087]
固有状態熱化仮説(ETH)は、閉量子多体系の平衡へのアプローチの普遍的なメカニズムを提供する。
本稿では, ゆらぎ・散逸関係の出現を観測し, 量子シミュレータのフルETHを探索する理論に依存しない経路を提案する。
我々の研究は、量子シミュレータにおける熱化を特徴づける理論に依存しない方法を示し、凝縮物質ポンプ-プローブ実験をシミュレーションする方法を舗装する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-20T18:00:02Z) - Experimental realization of the classical Dicke model [0.0]
半古典近似におけるディックモデルの実験的実装について報告する。
プラットフォームの単純さと汎用性により、Dickeモデルにおける正規およびカオス軌跡の共存を実験的に探求することができる。
本分析では, 位相空間の軌跡, リアプノフ指数, 最近導入されたOut-of-Time-Order-Correlator (OTOC) を用いて, 電子機器の動作状態の同定を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-25T17:32:34Z)
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。