論文の概要: Machine Learning - Driven Materials Discovery: Unlocking Next-Generation Functional Materials - A minireview

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18975v1
• Date: Sat, 22 Mar 2025 15:24:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:50:49.731850
• Title: Machine Learning - Driven Materials Discovery: Unlocking Next-Generation Functional Materials - A minireview
• Title（参考訳）: 機械学習 - 駆動材料発見 - 次世代機能材料を解き放つ - ミニレビュー
• Authors: Dilshod Nematov, Mirabbos Hojamberdiev,
• Abstract要約: 機械学習(ML)によるアプローチは、材料発見、プロパティ予測、マテリアルデザインに革命をもたらしている。 このレビューでは、材料の機械的、熱的、電気的、光学的特性を予測するML駆動方式の現実的な応用を強調した。 最終的に、AI、自動実験、および計算モデリングの相乗効果は、材料の検出、最適化、設計の方法を変える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The rapid advancement of machine learning and artificial intelligence (AI)-driven techniques is revolutionizing materials discovery, property prediction, and material design by minimizing human intervention and accelerating scientific progress. This review provides a comprehensive overview of smart, machine learning (ML)-driven approaches, emphasizing their role in predicting material properties, discovering novel compounds, and optimizing material structures. Key methodologies ranging from deep learning, graph neural networks, and Bayesian optimization to automated generative models, such as generative adversarial networks (GANs) and variational autoencoders (VAEs) enable the autonomous design of materials with tailored functionalities. By leveraging AutoML frameworks (e.g., AutoGluon, TPOT, and H2O.ai), researchers can automate the model selection, hyperparameter tuning, and feature engineering, significantly improving the efficiency of materials informatics. Furthermore, the integration of AI-driven robotic laboratories and high-throughput computing has established a fully automated pipeline for rapid synthesis and experimental validation, drastically reducing the time and cost of material discovery. This review highlights real-world applications of automated ML-driven approaches in predicting mechanical, thermal, electrical, and optical properties of materials, demonstrating successful cases in superconductors, catalysts, photovoltaics, and energy storage systems. We also address key challenges, such as data quality, interpretability, and the integration of AutoML with quantum computing, which are essential for future advancements. Ultimately, the synergy between AI, automated experimentation, and computational modeling transforms the way the materials are discovered, optimized, and designed, paving the way for next-generation innovations in energy, electronics, and nanotechnology.
• Abstract（参考訳）: 機械学習と人工知能(AI)を駆使した技術の急速な進歩は、人間の介入を最小限に抑え、科学的進歩を加速することによって、材料発見、資産予測、材料設計に革命をもたらす。 このレビューは、スマート機械学習(ML)によるアプローチの概要を提供し、材料特性の予測、新しい化合物の発見、材料構造の最適化におけるそれらの役割を強調している。 ディープラーニング、グラフニューラルネットワーク、ベイズ最適化から、生成逆数ネットワーク(GAN)や変分オートエンコーダ(VAE)といった自動生成モデルまで、主要な方法論は、適切な機能を持つ材料の自律設計を可能にする。 AutoMLフレームワーク(AutoGluon、TPOT、H2O.aiなど)を活用することで、モデル選択、ハイパーパラメータチューニング、機能エンジニアリングを自動化し、材料情報処理の効率を大幅に向上させることができる。 さらに、AI駆動のロボット研究所と高スループットコンピューティングの統合により、素早い合成と実験的検証のための完全に自動化されたパイプラインが確立され、材料発見の時間とコストが大幅に削減された。 このレビューでは、材料の機械的、熱的、電気的、光学的性質を予測するML駆動のアプローチの現実的な応用を強調し、超伝導体、触媒、太陽光発電、エネルギー貯蔵システムにおける成功事例を実証する。 また、データ品質、解釈可能性、将来の進歩に不可欠な量子コンピューティングへのAutoMLの統合といった重要な課題にも対処しています。 最終的に、AI、自動実験、計算モデリングのシナジーは、素材の発見、最適化、設計の方法を変え、エネルギー、エレクトロニクス、ナノテクノロジーの次世代イノベーションへの道を開く。

関連論文リスト

• Transforming the Hybrid Cloud for Emerging AI Workloads [81.15269563290326]
  このホワイトペーパーでは、AIワークロードの複雑さの増大に対応するために、ハイブリッドクラウドシステムを変革することを想定している。 提案したフレームワークは、エネルギー効率、性能、コスト効率において重要な課題に対処する。 この共同イニシアチブは、ハイブリッドクラウドをセキュアで効率的で持続可能なプラットフォームとして確立することを目的としています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-20T11:57:43Z)
• Rapid and Automated Alloy Design with Graph Neural Network-Powered LLM-Driven Multi-Agent Systems [0.0]
  マルチエージェントAIモデルは、新しい金属合金の発見を自動化するために使用される。 MLをベースとした原子間ポテンシャルをモデルとした立方晶(bcc)合金のNbMoTa族に着目した。 LLMをベースとしたエージェントの動的協調により、GNNの予測力を相乗化することにより、システムは巨大な合金設計空間を自律的にナビゲートする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-17T17:06:26Z)
• Deep Learning and Machine Learning, Advancing Big Data Analytics and Management: Unveiling AI's Potential Through Tools, Techniques, and Applications [17.624263707781655]
  人工知能(AI)、機械学習、ディープラーニングは、ビッグデータ分析と管理において変革の力となっている。 この記事では、これらの分野における基礎概念と最先端の展開について論じる。 理論的基盤を実行可能な戦略でブリッジすることで、ビッグデータ管理に革命をもたらすAIとLLMの可能性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-02T06:24:51Z)
• An Autonomous Large Language Model Agent for Chemical Literature Data Mining [60.85177362167166]
  本稿では,幅広い化学文献から高忠実度抽出が可能なエンドツーエンドAIエージェントフレームワークを提案する。 本フレームワークの有効性は,反応条件データの精度,リコール,F1スコアを用いて評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-20T13:21:46Z)
• OmniForce: On Human-Centered, Large Model Empowered and Cloud-Edge Collaborative AutoML System [85.8338446357469]
  我々は人間中心のAutoMLシステムであるOmniForceを紹介した。 我々は、OmniForceがAutoMLシステムを実践し、オープン環境シナリオにおける適応型AIを構築する方法について説明する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-01T13:35:22Z)
• Deep Active Learning for Computer Vision: Past and Future [50.19394935978135]
  AIモデルの開発に欠かせない役割にもかかわらず、アクティブラーニングの研究は他の研究の方向性ほど集中的ではない。 データ自動化の課題に対処し、自動化された機械学習システムに対処することによって、アクティブな学習はAI技術の民主化を促進する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-27T13:07:14Z)
• Artificial Intelligence in Material Engineering: A review on applications of AI in Material Engineering [0.0]
  高性能コンピューティングにより、重要なパラメータでディープラーニング(DL)モデルをテストできるようになった。 GAN(Generative Adversarial Network)は、無機材料の化学組成の生成を促進する。 既存の分析機器からの結果を分析するためのAIの利用についても論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-15T04:21:07Z)
• Enabling Automated Machine Learning for Model-Driven AI Engineering [60.09869520679979]
  モデル駆動型ソフトウェアエンジニアリングとモデル駆動型AIエンジニアリングを実現するための新しいアプローチを提案する。 特に、私たちはAutomated MLをサポートし、AI集約システムの開発において、AIの深い知識のないソフトウェアエンジニアを支援します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-06T10:12:56Z)
• An Automated Scanning Transmission Electron Microscope Guided by Sparse Data Analytics [0.0]
  本稿では,新たに出現するスパースデータ分析によって導かれる閉ループ管楽器制御プラットフォームの設計について論じる。 機械学習によって通知される集中型コントローラが、限られた$a$$priori$知識とタスクベースの識別を組み合わせることで、オンザフライでの実験的な意思決定を駆動する様子を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-30T00:25:35Z)
• AutoMat: Accelerated Computational Electrochemical systems Discovery [0.7865939710072847]
  大規模な電化は気候危機に対処するために不可欠であるが、化学産業と輸送の両方を完全電気化するためには、いくつかの科学的および技術的課題が残っている。 新しい電気化学材料は重要だが、その開発は人間の時間集約的な実験とエラー、計算コストのかかる第一原理、メソスケール、連続体シミュレーションに大きく依存している。 本稿では,第1原理から連続的なデバイスモデリングに至るまで,シミュレーションの自動入力生成とシミュレーション管理の両方を導入することで,これらの計算ステップを高速化する自動ワークフローであるAutoMatを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-03T20:45:29Z)
• AI-based Modeling and Data-driven Evaluation for Smart Manufacturing Processes [56.65379135797867]
  本稿では,半導体製造プロセスに関する有用な知見を得るための動的アルゴリズムを提案する。 本稿では,遺伝的アルゴリズムとニューラルネットワークを利用して,知的特徴選択アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-29T14:57:53Z)

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。