論文の概要: A machine learning platform for development of low flammability polymers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.00223v1
• Date: Mon, 31 Mar 2025 20:50:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 13:18:39.130678
• Title: A machine learning platform for development of low flammability polymers
• Title（参考訳）: 低可燃性高分子の開発のための機械学習プラットフォーム
• Authors: Duy Nhat Phan, Alexander B. Morgan, Lokendra Poudel, Rahul Bhowmik,
• Abstract要約: 可燃性指数 (FI) とコーンカロリー測定結果(最大放火率, 点火時間, 総煙放出量, 発火速度など)は, 高分子の火災安全性を評価する上で重要な要因である。 本研究では,これらの可燃性指標を予測するための機械学習(ML)技術の利用について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.758516311179534
• License:
• Abstract: Flammability index (FI) and cone calorimetry outcomes, such as maximum heat release rate, time to ignition, total smoke release, and fire growth rate, are critical factors in evaluating the fire safety of polymers. However, predicting these properties is challenging due to the complexity of material behavior under heat exposure. In this work, we investigate the use of machine learning (ML) techniques to predict these flammability metrics. We generated synthetic polymers using Synthetic Data Vault to augment the experimental dataset. Our comprehensive ML investigation employed both our polymer descriptors and those generated by the RDkit library. Despite the challenges of limited experimental data, our models demonstrate the potential to accurately predict FI and cone calorimetry outcomes, which could be instrumental in designing safer polymers. Additionally, we developed POLYCOMPRED, a module integrated into the cloud-based MatVerse platform, providing an accessible, web-based interface for flammability prediction. This work provides not only the predictive modeling of polymer flammability but also an interactive analysis tool for the discovery and design of new materials with tailored fire-resistant properties.
• Abstract（参考訳）: 可燃性指数 (FI) とコーンカロリー測定結果(最大放火率, 点火時間, 総煙放出量, 発火速度など)は, 高分子の火災安全性を評価する上で重要な要因である。 しかし、熱暴露下での物質挙動の複雑さのため、これらの特性を予測することは困難である。 本研究では,これらの可燃性指標を予測するための機械学習(ML)技術の利用について検討する。 我々はSynthetic Data Vaultを用いて合成ポリマーを生成し,実験データセットを増強した。 総括的なML調査では,高分子ディスクリプタとRDkitライブラリが生成したポリマーを併用した。 実験データに制限があるにもかかわらず、我々のモデルはFIとコーンカロリー測定の結果を正確に予測できる可能性を示し、より安全なポリマーの設計に役立てることができる。 さらに,クラウドベースのMateVerseプラットフォームに統合されたモジュールであるPOLYCOMPREDを開発した。 本研究は, 高分子可燃性の予測モデルだけでなく, 耐火性を有する新素材の発見と設計のためのインタラクティブ解析ツールも提供する。

関連論文リスト

• Extrapolative ML Models for Copolymers [1.901715290314837]
  機械学習モデルは、材料特性の予測に徐々に使われてきた。 これらのモデルは本質的に補間的であり、物質の既知の特性範囲外の候補を探索するための有効性は未解決である。 本稿では,MLモデルの外挿能力,トレーニングデータセットのサイズと範囲,学習アプローチとの関係について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-15T11:02:01Z)
• Machine Learning for Methane Detection and Quantification from Space -- A survey [49.7996292123687]
  メタン (CH_4) は強力な温室効果ガスであり、20年間で二酸化炭素 (CO_2) の86倍の温暖化に寄与する。 この研究は、ショートウェーブ赤外線(SWIR)帯域におけるメタン点源検出センサの既存の情報を拡張する。 従来の機械学習(ML)アプローチと同様に、最先端の技術をレビューする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-27T15:03:20Z)
• A Structured Framework for Predicting Sustainable Aviation Fuel Properties using Liquid-Phase FTIR and Machine Learning [0.0]
  本研究では, 精密な分子, 航空燃料, ブレンドの精度, 解釈可能な特性予測モデルを構築するための構造的手法を提案する。 この手法は、FTIRスペクトルを非負行列因子化を用いて基本構造ブロックに分解する。 NMFの機能は、最終沸点、点火点、凍結点、密度15C、運動粘度-20Cを予測するための5つのアンサンブルモデルを作成するために使用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-02T18:43:22Z)
• Integrating Multi-Physics Simulations and Machine Learning to Define the Spatter Mechanism and Process Window in Laser Powder Bed Fusion [6.024307115154315]
  本研究では, LPBFにおける多物理現象をシミュレートするために構築した高忠実度モデリングツールを用いて, スパッタ形成機構について検討した。 スパッタの挙動と生成を理解するため, 噴出時の特性を明らかにし, 生成源である溶融プールからの変動を評価する。 分類タスクの相関解析と機械学習(ML)アルゴリズムを用いて,スパッタとメルトプールの関係を評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-13T15:08:02Z)
• AlloyBERT: Alloy Property Prediction with Large Language Models [5.812284760539713]
  本研究は, テキスト入力による合金特性の予測を目的とした変圧器エンコーダモデル, AlloyBERTを紹介する。 テキストデータに基づいてトレーニングされたトークン化器とRoBERTaエンコーダを組み合わさることで,Multi principal Elemental Alloys (MPEA)データセットにおける平均2乗誤差(MSE)が0.00015,Refractory Alloy Yield Strength (RAYS)データセットで0.00611に達した。 本研究は,材料科学における言語モデルの可能性を強調し,合金特性のテキストベース予測のための基礎的枠組みを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-28T19:09:46Z)
• Scalable Diffusion for Materials Generation [99.71001883652211]
  我々は任意の結晶構造(ユニマット)を表現できる統一された結晶表現を開発する。 UniMatはより大型で複雑な化学系から高忠実度結晶構造を生成することができる。 材料の生成モデルを評価するための追加指標を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-18T15:49:39Z)
• Advancing Reacting Flow Simulations with Data-Driven Models [50.9598607067535]
  マルチ物理問題における機械学習ツールの効果的な利用の鍵は、それらを物理モデルとコンピュータモデルに結合することである。 本章では, 燃焼システムにおけるデータ駆動型低次モデリングの適用可能性について概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-05T16:48:34Z)
• Prediction of liquid fuel properties using machine learning models with Gaussian processes and probabilistic conditional generative learning [56.67751936864119]
  本研究の目的は、代替燃料の物理的特性を予測するためのクロージャ方程式として機能する、安価で計算可能な機械学習モデルを構築することである。 これらのモデルは、MDシミュレーションのデータベースや、データ融合-忠実性アプローチによる実験的な測定を用いて訓練することができる。 その結果,MLモデルでは,広範囲の圧力および温度条件の燃料特性を正確に予測できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-18T14:43:50Z)
• Polymers for Extreme Conditions Designed Using Syntax-Directed Variational Autoencoders [53.34780987686359]
  現在、機械学習ツールは、望まれる特性を持つ材料候補を事実上スクリーニングするために使用される。 このアプローチは非効率であり、人間の想像力が知覚できる候補によって厳しく制約されている。 文法指向の変分オートエンコーダ(VAE)とガウス過程回帰(GPR)モデルを用いて、3つの極端な条件下で頑健なポリマーを発見する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-04T21:36:59Z)
• Polymer Informatics: Current Status and Critical Next Steps [1.3238373064156097]
  サロゲートモデルは、インスタントプロパティ予測のために利用可能なポリマーデータに基づいて訓練される。 データ駆動型戦略は, 高分子の化学的, 物理的多様性から生じる特異な課題に, 小規模かつ大規模に対処するものである。 アプリケーションターゲットを満たす高度なAIアルゴリズムを用いて, 高分子レコメンデーションを行う逆問題の解法について検討している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-01T14:17:22Z)

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。