論文の概要: Polymer Data Challenges in the AI Era: Bridging Gaps for Next-Generation Energy Materials

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.13494v1
• Date: Thu, 15 May 2025 00:20:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-21 14:49:52.332072
• Title: Polymer Data Challenges in the AI Era: Bridging Gaps for Next-Generation Energy Materials
• Title（参考訳）: AI時代の高分子データ課題:次世代エネルギー材料のためのブリッジングギャップ
• Authors: Ying Zhao, Guanhua Chen, Jie Liu,
• Abstract要約: エネルギー技術のための高度なポリマーの追求は 断片化されたデータ生態系によって妨げられています この断片化は、機械学習の応用と、グローバルな脱炭に不可欠な物質の発見を阻害する。 新興ソリューションは、技術的および協調的なイノベーションを通じて、これらのギャップに対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.347169734763694
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The pursuit of advanced polymers for energy technologies, spanning photovoltaics, solid-state batteries, and hydrogen storage, is hindered by fragmented data ecosystems that fail to capture the hierarchical complexity of these materials. Polymer science lacks interoperable databases, forcing reliance on disconnected literature and legacy records riddled with unstructured formats and irreproducible testing protocols. This fragmentation stifles machine learning (ML) applications and delays the discovery of materials critical for global decarbonization. Three systemic barriers compound the challenge. First, academic-industrial data silos restrict access to proprietary industrial datasets, while academic publications often omit critical synthesis details. Second, inconsistent testing methods undermine cross-study comparability. Third, incomplete metadata in existing databases limits their utility for training reliable ML models. Emerging solutions address these gaps through technological and collaborative innovation. Natural language processing (NLP) tools extract structured polymer data from decades of literature, while high-throughput robotic platforms generate self-consistent datasets via autonomous experimentation. Central to these advances is the adoption of FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) principles, adapted to polymer-specific ontologies, ensuring machine-readability and reproducibility. Future breakthroughs hinge on cultural shifts toward open science, accelerated by decentralized data markets and autonomous laboratories that merge robotic experimentation with real-time ML validation. By addressing data fragmentation through technological innovation, collaborative governance, and ethical stewardship, the polymer community can transform bottlenecks into accelerants.
• Abstract（参考訳）: 太陽光発電、固体電池、水素貯蔵にまたがるエネルギー技術のための高度なポリマーの追求は、これらの物質の階層的な複雑さを捉えるのに失敗する断片化されたデータ生態系によって妨げられている。 高分子科学は相互運用可能なデータベースを欠き、非構造化フォーマットと非生成可能なテストプロトコルによって取り除かれた、非接続の文献やレガシーレコードに頼らざるを得ない。 この断片化は機械学習(ML)の応用を阻害し、グローバルな脱炭に不可欠な物質の発見を遅らせる。 3つのシステム的障壁が課題を複雑にします。 第一に、学術・工業データサイロはプロプライエタリな産業データセットへのアクセスを制限するが、学術出版物は重要な合成の詳細を省略することが多い。 第二に、不整合試験法はクロススタディの可視性を損なう。 第3に、既存のデータベースの不完全なメタデータは、信頼できるMLモデルをトレーニングするためのユーティリティを制限する。 新興ソリューションは、技術的および協調的なイノベーションを通じて、これらのギャップに対処する。 自然言語処理(NLP)ツールは数十年にわたる文献から構造化ポリマーデータを抽出し、高スループットのロボットプラットフォームは自律的な実験を通じて自己一貫性のあるデータセットを生成する。 これらの進歩の中心は、FAIR(Findable, Accessible, Interoperable, Reusable)の原則を採用し、ポリマー固有のオントロジーに適応し、機械可読性と再現性を確保することである。 未来のブレークスルーは、分散化されたデータ市場と、ロボット実験とリアルタイムMLバリデーションを融合する自律的な研究所によって加速される、オープンサイエンスへの文化的シフトだ。 技術革新、協力的なガバナンス、倫理的なスチュワードシップを通じてデータの断片化に取り組むことで、高分子コミュニティはボトルネックを加速剤に変えることができる。

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