論文の概要: Predictive Inorganic Synthesis based on Machine Learning using Small Data sets: a case study of size-controlled Cu Nanoparticles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.16545v1
• Date: Thu, 18 Dec 2025 13:53:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-19 18:10:32.084283
• Title: Predictive Inorganic Synthesis based on Machine Learning using Small Data sets: a case study of size-controlled Cu Nanoparticles
• Title（参考訳）: 小型データ集合を用いた機械学習に基づく予測無機合成 : 粒径制御Cuナノ粒子のケーススタディ
• Authors: Brent Motmans, Digvijay Ghogare, Thijs G. I. van Wijk, An Hardy, Danny E. P. Vanpoucke,
• Abstract要約: 銅ナノ粒子(Cu NPs)は広い適用性を持つが、その合成は反応パラメータの微妙な変化に敏感である。 本研究は, マイクロ波支援ポリオール合成によるCu NPのサイズを予測するための機械学習について, 室内で行った25種類の小さなデータ集合を用いて検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Copper nanoparticles (Cu NPs) have a broad applicability, yet their synthesis is sensitive to subtle changes in reaction parameters. This sensitivity, combined with the time- and resource-intensive nature of experimental optimization, poses a major challenge in achieving reproducible and size-controlled synthesis. While Machine Learning (ML) shows promise in materials research, its application is often limited by scarcity of large high-quality experimental data sets. This study explores ML to predict the size of Cu NPs from microwave-assisted polyol synthesis using a small data set of 25 in-house performed syntheses. Latin Hypercube Sampling is used to efficiently cover the parameter space while creating the experimental data set. Ensemble regression models, built with the AMADEUS framework, successfully predict particle sizes with high accuracy ($R^2 = 0.74$), outperforming classical statistical approaches ($R^2 = 0.60$). Overall, this study highlights that, for lab-scale synthesis optimization, high-quality small datasets combined with classical, interpretable ML models outperform traditional statistical methods and are fully sufficient for quantitative synthesis prediction. This approach provides a sustainable and experimentally realistic pathway toward data-driven inorganic synthesis design.
• Abstract（参考訳）: 銅ナノ粒子(Cu NPs)は広い適用性を持つが、その合成は反応パラメータの微妙な変化に敏感である。 この感度は、実験最適化の時間的および資源的集約的な性質と相まって、再現性とサイズ制御された合成を達成する上で大きな課題となる。 機械学習(ML)は材料研究において有望であるが、その応用は大規模で高品質な実験データセットの不足によって制限されることが多い。 本研究は, マイクロ波支援ポリオール合成によるCu NPsのサイズを予測するためのMLを, 室内で行った25種類の小さなデータ集合を用いて検討した。 ラテンハイパーキューブサンプリングは、実験データセットを作成しながらパラメータ空間を効率的にカバーするために使用される。 AMADEUSフレームワークで構築されたエンサンブル回帰モデルは、高精度な粒子サイズ(R^2 = 0.74$)の予測に成功し、古典的な統計手法(R^2 = 0.60$)よりも優れている。 全体として、実験室規模の合成最適化では、古典的解釈可能なMLモデルと組み合わされた高品質の小型データセットが従来の統計手法より優れており、定量的合成予測に十分である。 このアプローチは、データ駆動無機合成設計への持続的で実験的に現実的な経路を提供する。

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