論文の概要: Data-driven development of cycle prediction models for lithium metal batteries using multi modal mining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17625v1
• Date: Tue, 26 Nov 2024 17:37:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-27 13:34:03.838279
• Title: Data-driven development of cycle prediction models for lithium metal batteries using multi modal mining
• Title（参考訳）: マルチモーダルマイニングによるリチウム金属電池のサイクル予測モデルの開発
• Authors: Jaewoong Lee, Junhee Woo, Sejin Kim, Cinthya Paulina, Hyunmin Park, Hee-Tak Kim, Steve Park, Jihan Kim,
• Abstract要約: ABC(Automatic Battery Data Collector)を用いた新しいマルチモーダルデータ駆動方式を提案する。 このプラットフォームは、現在最先端のバッテリ材料データとサイクリング性能メトリクスの正確な抽出を可能にする。 ABCプラットフォームによるデータベースから,リチウム金属電池の容量と安定性を正確に予測できる機械学習モデルを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2748196295556375
• License:
• Abstract: Recent advances in data-driven research have shown great potential in understanding the intricate relationships between materials and their performances. Herein, we introduce a novel multi modal data-driven approach employing an Automatic Battery data Collector (ABC) that integrates a large language model (LLM) with an automatic graph mining tool, Material Graph Digitizer (MatGD). This platform enables state-of-the-art accurate extraction of battery material data and cyclability performance metrics from diverse textual and graphical data sources. From the database derived through the ABC platform, we developed machine learning models that can accurately predict the capacity and stability of lithium metal batteries, which is the first-ever model developed to achieve such predictions. Our models were also experimentally validated, confirming practical applicability and reliability of our data-driven approach.
• Abstract（参考訳）: データ駆動研究の最近の進歩は、材料とその性能の間の複雑な関係を理解する大きな可能性を示している。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)と自動グラフマイニングツールであるMaterial Graph Digitizer(MatGD)を統合した,ABC(Automatic Battery Data Collector)を用いたマルチモーダルデータ駆動方式を提案する。 このプラットフォームは、さまざまなテキストおよびグラフィカルデータソースから、最先端のバッテリ資料データとサイクリング性能メトリクスを正確に抽出することを可能にする。 ABCプラットフォームを用いたデータベースから,リチウム金属電池の容量と安定性を正確に予測できる機械学習モデルを開発した。 我々のモデルは実験的に検証され、データ駆動アプローチの実践的適用性と信頼性を確認しました。

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