論文の概要: AI-driven materials design: a mini-review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02905v1
• Date: Wed, 05 Feb 2025 05:59:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-06 14:23:58.781474
• Title: AI-driven materials design: a mini-review
• Title（参考訳）: AI駆動型マテリアルデザイン:ミニレビュー
• Authors: Mouyang Cheng, Chu-Liang Fu, Ryotaro Okabe, Abhijatmedhi Chotrattanapituk, Artittaya Boonkird, Nguyen Tuan Hung, Mingda Li,
• Abstract要約: 過去数十年の材料設計における重要な計算の進歩を要約する。 我々は,従来のスクリーニング手法から,深層生成モデルによって駆動される逆生成へのパラダイムシフトを強調した。 このレビューは、将来の機能性材料の設計のアプローチ、進展、展望の簡単なガイドとして機能するかもしれない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2773749417703923
• License:
• Abstract: Materials design is an important component of modern science and technology, yet traditional approaches rely heavily on trial-and-error and can be inefficient. Computational techniques, enhanced by modern artificial intelligence (AI), have greatly accelerated the design of new materials. Among these approaches, inverse design has shown great promise in designing materials that meet specific property requirements. In this mini-review, we summarize key computational advancements for materials design over the past few decades. We follow the evolution of relevant materials design techniques, from high-throughput forward machine learning (ML) methods and evolutionary algorithms, to advanced AI strategies like reinforcement learning (RL) and deep generative models. We highlight the paradigm shift from conventional screening approaches to inverse generation driven by deep generative models. Finally, we discuss current challenges and future perspectives of materials inverse design. This review may serve as a brief guide to the approaches, progress, and outlook of designing future functional materials with technological relevance.
• Abstract（参考訳）: 材料設計は現代科学技術の重要な要素であるが、伝統的なアプローチは試行錯誤に大きく依存しており、非効率である。 現代の人工知能(AI)によって強化された計算技術は、新しい材料の設計を大幅に加速させた。 これらの手法の中で、逆設計は特定の特性要件を満たす材料の設計において大きな可能性を示してきた。 このミニレビューでは、過去数十年の材料設計における重要な計算の進歩について要約する。 我々は、高スループットのフォワード機械学習(ML)手法や進化アルゴリズムから、強化学習(RL)や深層生成モデルといった先進的なAI戦略まで、関連する材料設計技術の進化に従います。 我々は,従来のスクリーニング手法から,深層生成モデルによって駆動される逆生成へのパラダイムシフトを強調した。 最後に,材料逆設計の課題と今後の展望について論じる。 このレビューは、技術関連で将来の機能性材料を設計するためのアプローチ、進歩、展望の簡単なガイドとして機能するかもしれない。

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