論文の概要: Beyond Structure: Revolutionising Materials Discovery via AI-Driven Synthesis Protocol-Property Relationships
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.00313v1
- Date: Fri, 01 May 2026 00:48:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-04 17:43:28.798862
- Title: Beyond Structure: Revolutionising Materials Discovery via AI-Driven Synthesis Protocol-Property Relationships
- Title（参考訳）: 構造を超えて:AI駆動合成プロトコルによる素材発見の革新-品質関係
- Authors: Guillaume Lambard,
- Abstract要約: このギャップを埋めるには、実行可能な合成プロトコルを主設計変数として扱う合成第一パラダイムへの転換が必要であると我々は主張する。
i) 合成手順を機械可読プロトコルとして表現する、(ii) 生成および逆設計モデルを展開して反応経路やレシピを提案する、(iii) 実験現実や持続可能性制約に対するプロトコルを洗練するためにクローズドループ最適化を統合する、という3つの柱の上に構築されたロードマップを概説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The current structure-centric paradigm in artificial intelligence (AI)-driven materials discovery, despite delivering thousands of candidate structures, is stalling at a critical barrier: the synthesizability gap. We argue that closing this gap demands a pivot to a synthesis-first paradigm in which executable synthesis protocols, not just atomic configurations, are treated as primary design variables. We outline a roadmap built on three pillars: (i) representing synthesis procedures as machine-readable protocols, (ii) deploying generative and inverse-design models to propose actionable reaction pathways and recipes, and (iii) integrating closed-loop optimisation to refine protocols against experimental realities and sustainability constraints. Framed in terms of the causal backbone P->X->y from protocol P to structure X and properties y, this perspective sets out methodological building blocks, standards needs and self-driving laboratory (SDL) integration strategies to accelerate reproducible, data-first materials discovery.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)による素材発見における現在の構造中心のパラダイムは、数千もの候補構造を提供するにもかかわらず、合成可能性ギャップという重要な障壁で停滞している。
このギャップを埋めるには、原子配置だけでなく、実行可能な合成プロトコルが主設計変数として扱われる合成第一パラダイムへの転換が必要であると我々は主張する。
3つの柱の上に構築されたロードマップを概説する。
一 機械可読プロトコルとして合成手順を表現すること。
二 反応経路及びレシピの提案のための生成及び逆設計モデルの作成及び
三 クローズドループ最適化を統合することにより、実験的現実性及び持続可能性制約に対するプロトコルを洗練させる。
プロトコルPから構造Xおよび特性yへの因果的バックボーンP->X->yの観点から、この視点は、再現性のあるデータファーストの材料発見を加速するための方法論的ビルディングブロック、標準要求、自動実験室(SDL)統合戦略を定めている。
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