論文の概要: Automated Materials Discovery Platform Realized: Scanning Probe Microscopy of Combinatorial Libraries
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18067v1
- Date: Tue, 24 Dec 2024 00:39:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-25 15:54:02.855711
- Title: Automated Materials Discovery Platform Realized: Scanning Probe Microscopy of Combinatorial Libraries
- Title(参考訳): 自動材料発見プラットフォームの実現:組合せライブラリーの走査プローブ顕微鏡
- Authors: Yu Liu, Rohit Pant, Ichiro Takeuchi, R. Jackson Spurling, Jon-Paul Maria, Maxim Ziatdinov, Sergei V. Kalinin,
- Abstract要約: 組合せライブラリは、二分節と三分節をまたいだ物理的性質の進化を探求するための強力なアプローチである。
SPM(Scanning Probe Microscopies)は、定量的、機能的に関連する複合ライブラリーの読み出しに重要な可能性を秘めている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 14.028387934700222
- License:
- Abstract: Combinatorial libraries are a powerful approach for exploring the evolution of physical properties across binary and ternary cross-sections in multicomponent phase diagrams. Although the synthesis of these libraries has been developed since the 1960s and expedited with advanced laboratory automation, the broader application of combinatorial libraries relies on fast, reliable measurements of concentration-dependent structures and functionalities. Scanning Probe Microscopies (SPM), including piezoresponse force microscopy (PFM), offer significant potential for quantitative, functionally relevant combi-library readouts. Here we demonstrate the implementation of fully automated SPM to explore the evolution of ferroelectric properties in combinatorial libraries, focusing on Sm-doped BiFeO3 and ZnxMg1-xO systems. We also present and compare Gaussian Process-based Bayesian Optimization models for fully automated exploration, emphasizing local reproducibility (effective noise) as an essential factor in optimal experiment workflows. Automated SPM, when coupled with upstream synthesis controls, plays a pivotal role in bridging materials synthesis and characterization.
- Abstract(参考訳): 組合せライブラリは、多成分相図における二項および三項断面積の物理的性質の進化を探索するための強力なアプローチである。
これらのライブラリの合成は1960年代から開発され、先進的な実験室の自動化が進みつつあるが、組合せライブラリの幅広い応用は、集中に依存した構造と機能の迅速かつ信頼性の高い測定に依存している。
PFM(Piezoresponse Force Microscopy)を含むSPM(Scanning Probe Microscopies)は、定量的、機能的に関連する複合ライブラリーの読み出しに重要な可能性を秘めている。
本稿では,SmドープBiFeO3系およびZnxMg1-xO系に着目し,複合ライブラリにおける強誘電特性の進化を解明するための完全自動SPMの実装について述べる。
また,ガウス過程に基づくベイズ最適化モデルを用いて,局所再現性(有効雑音)を最適実験ワークフローの重要な要素として強調し,完全自動探索のためのモデルを提案する。
上流での合成制御と組み合わせた自動SPMは、架橋材料合成とキャラクタリゼーションにおいて重要な役割を担っている。
関連論文リスト
- Unlocking Potential Binders: Multimodal Pretraining DEL-Fusion for Denoising DNA-Encoded Libraries [51.72836644350993]
マルチモーダルプレトレーニング DEL-Fusion Model (MPDF)
我々は,異なる複合表現とそれらのテキスト記述の対比対象を適用した事前学習タスクを開発する。
本稿では, 原子, 分子, 分子レベルでの複合情報をアマルガメートする新しいDEL融合フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-07T17:32:21Z) - From Text to Test: AI-Generated Control Software for Materials Science Instruments [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は、化学と材料科学の風景を変えつつある。
ここでは、Keithley 2400電気源測定ユニットのためのPythonベースの制御モジュールの迅速な展開を実演する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-23T21:32:57Z) - Co-orchestration of Multiple Instruments to Uncover Structure-Property Relationships in Combinatorial Libraries [11.98551464809572]
本稿では,スペクトルや画像などの複雑な可観測物を用いて測定を行うための協調手法を提案し,実装する。
この手法は,変分オートエンコーダによる次元性低減と,潜在空間構造制御のための表現学習の組み合わせに依存する。
提案したフレームワークは、測定された信号の複数の測定モードと任意の寸法に拡張することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-03T16:03:17Z) - Closing the loop: Autonomous experiments enabled by
machine-learning-based online data analysis in synchrotron beamline
environments [80.49514665620008]
機械学習は、大規模または高速に生成されたデータセットを含む研究を強化するために使用できる。
本研究では,X線反射法(XRR)のための閉ループワークフローへのMLの導入について述べる。
本研究では,ビームライン制御ソフトウェア環境に付加的なソフトウェア依存関係を導入することなく,実験中の基本データ解析をリアルタイムで行うソリューションを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-20T21:21:19Z) - Maximize to Explore: One Objective Function Fusing Estimation, Planning,
and Exploration [87.53543137162488]
我々はtextttMEX というオンライン強化学習(オンラインRL)フレームワークを提案する。
textttMEXは、自動的に探索エクスプロイトのバランスをとりながら、見積もりと計画コンポーネントを統合する。
様々な MuJoCo 環境では,ベースラインを安定的なマージンで上回り,十分な報酬を得られる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-29T17:25:26Z) - A dynamic Bayesian optimized active recommender system for
curiosity-driven Human-in-the-loop automated experiments [8.780395483188242]
ベイズ最適化アクティブレコメンデーションシステム(BOARS)によるループ実験ワークフローにおける新しいタイプの人間の開発について述べる。
この研究は、実験領域にわたるシステムの好奇心駆動的な探索に、人間の強化された機械学習アプローチの有用性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-05T14:54:34Z) - An efficient graph generative model for navigating ultra-large
combinatorial synthesis libraries [1.5495593104596397]
仮想的でオンデマンドな化学ライブラリーは、化学空間の広大な合成可能な領域をアンロックすることで、早期の薬物発見を変革した。
近年、これらの図書館は数百万から数兆の化合物から急速に成長し、様々な治療標的に対する、発見されていない強力なヒットを隠蔽している。
本稿では,これらの課題を克服するために, Combinatorial Synthesis Library Variational Auto-Encoder (CSLVAE)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-19T15:43:13Z) - Shared Space Transfer Learning for analyzing multi-site fMRI data [83.41324371491774]
マルチボクセルパターン解析(MVPA)は、タスクベース機能磁気共鳴画像(fMRI)データから予測モデルを学習する。
MVPAはよく設計された機能セットと十分なサンプルサイズで機能する。
ほとんどのfMRIデータセットはノイズが多く、高次元で、収集するのに高価で、サンプルサイズも小さい。
本稿では,新しい伝達学習手法として共有空間移動学習(SSTL)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-24T08:50:26Z) - Towards an Automatic Analysis of CHO-K1 Suspension Growth in
Microfluidic Single-cell Cultivation [63.94623495501023]
我々は、人間の力で抽象化されたニューラルネットワークをデータレベルで注入できる新しい機械学習アーキテクチャを提案する。
具体的には、自然データと合成データに基づいて生成モデルを同時に訓練し、細胞数などの対象変数を確実に推定できる共有表現を学習する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-20T08:36:51Z) - Annotating and Extracting Synthesis Process of All-Solid-State Batteries
from Scientific Literature [10.443499579567069]
本稿では,全固体電池の合成プロセスの新たなコーパスと自動機械読み取りシステムを提案する。
本稿では,フローグラフを用いた合成プロセスの表現を定義し,243枚の論文の実験的セクションからコーパスを作成する。
この自動機械読取システムは、ディープラーニングベースのシーケンスタグと単純なルールベースの関係抽出器によって開発されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-18T02:30:03Z) - Multilinear Compressive Learning with Prior Knowledge [106.12874293597754]
マルチリニア圧縮学習(MCL)フレームワークは、マルチリニア圧縮センシングと機械学習をエンドツーエンドシステムに統合する。
MCLの背後にある主要なアイデアは、下流学習タスクの信号から重要な特徴を捉えることのできるテンソル部分空間の存在を仮定することである。
本稿では、上記の要件、すなわち、関心の信号が分離可能なテンソル部分空間をどうやって見つけるかという、2つの要件に対処する新しい解決策を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-17T19:06:05Z)
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。