論文の概要: From Materials Database to Materials Bank: Assetizing Data for AI Driven Materials Innovation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.31366v1
• Date: Tue, 30 Jun 2026 08:58:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-01 18:27:19.147855
• Title: From Materials Database to Materials Bank: Assetizing Data for AI Driven Materials Innovation
• Title（参考訳）: 材料データベースから材料バンクへ:AI駆動型材料革新のための資産化データ
• Abstract要約: 本稿では,従来のデータベースを超えて機能する付加価値フィルタリング・アセット化レイヤである,産業化指向の材料銀行を提案する。 データベース、AIモデル、自動実験、マルチクレージーアセスメントを密集したクローズドループエコシステムに統合することで、マテリアルバンクはデータから知識、候補、資産、製品への明確な軌道を確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.114120172968395
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Driven by high-throughput experimentation, computational modeling, and artificial intelligence (AI), materials data has expanded at an unprecedented rate. Conventional materials databases function only as passive repositories, archiving raw experimental records indiscriminately including both successful and failed data, without systematic value filtering or asset management. This creates a critical gap between massive data accumulation and actionable innovation, hindering the identification of high-potential materials and industrial translation. To address this bottleneck, we propose an industrialization-oriented Materials Bank, a dedicated valuefiltering and assetization layer that operates beyond traditional databases. It does not merely curate high-quality data but systematically elevates qualified candidates into standardized, upgradable materials assets via a multi-dimensional BankCard framework covering scientific validity, synthesis feasibility, application readiness, and industrial value. By unifying databases, AI models, automated experimentation, and multi-criteria assessment into a cohesive closed-loop ecosystem, the Materials Bank establishes a clear trajectory from data to knowledge, candidate, asset, and product. It serves not as an enhanced database or screening tool, but as a decision infrastructure bridging academic discovery and industrial demand, offering a scalable paradigm to accelerate AI-driven materials innovation and deliver tangible real-world impact.
• Abstract（参考訳）: 高スループット実験、計算モデリング、人工知能(AI)によって駆動される材料データは、前例のない速度で拡大している。 従来の資料データベースは受動的リポジトリとしてのみ機能し、組織的な価値フィルタリングや資産管理なしに、成功したデータと失敗したデータの両方を含む生の実験記録を無差別にアーカイブする。 これは膨大なデータ蓄積と実行可能なイノベーションの間に重要なギャップを生じさせ、高いポテンシャルを持つ材料と産業翻訳の識別を妨げる。 このボトルネックに対処するため,従来のデータベースを超えて機能する専用のバリューフィルタ・アセット化レイヤである,工業化指向のマテリアルバンクを提案する。 それは単に高品質なデータをキュレートするだけでなく、科学的妥当性、合成可能性、アプリケーションの準備性、産業価値を網羅した多次元のバンクカードフレームワークを通じて、適格な候補を標準化され、アップグレード可能な材料資産に体系的に高める。 データベース、AIモデル、自動実験、複数基準評価を密集したクローズドループエコシステムに統合することで、マテリアルバンクはデータから知識、候補、資産、製品への明確な軌道を確立する。 これは強化されたデータベースやスクリーニングツールとしてではなく、学術的な発見と産業的な需要を埋める決定基盤として機能し、AI駆動の素材イノベーションを加速し、具体的な現実世界への影響をもたらすスケーラブルなパラダイムを提供する。

関連論文リスト

• OmniMatBench: A Human-Calibrated Multimodal Reasoning Benchmark Across 19 Materials Science Subfields [61.92908843275242]
  材料科学のためのマルチモーダル推論ベンチマークであるOmniMatBenchを紹介する。 我々は13のオープンソースおよびクローズドソースMLLMを評価し、最良のモデルが0.372の総合スコアを達成することを発見した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-28T12:12:27Z)
• Perspective: Towards sustainable exploration of chemical spaces with machine learning [49.29528647472741]
  持続可能な進歩は、オープンデータとモデル、再利用可能なデータセット、ドメイン固有のAIシステムに依存します。 我々は、汎用機械学習(ML)モデル、多要素アプローチ、モデルの蒸留、アクティブラーニングなど、効率を高めるための新たな戦略を強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-31T13:29:20Z)
• CLAIRE: Compressed Latent Autoencoder for Industrial Representation and Evaluation -- A Deep Learning Framework for Smart Manufacturing [51.56484100374058]
  CLAIREは、教師なしの深層表現学習と、スマート製造システムにおけるインテリジェントな品質管理のための教師付き分類を統合したハイブリッドエンドツーエンド学習フレームワークである。 最適化されたディープオートエンコーダを使用して、生の入力をコンパクトな潜伏空間に変換し、不適切な特徴やノイズを抑えながら本質的なデータ構造を効果的にキャプチャする。 提案したフレームワークは、堅牢な障害検出のために、説明可能なAIと機能認識の正規化を統合する可能性を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-06T15:11:58Z)
• Towards Agentic Intelligence for Materials Science [73.4576385477731]
  この調査は、コーパスキュレーションからプレトレーニングから、シミュレーションと実験プラットフォームに面した目標条件付きエージェントまで、ユニークなパイプライン中心の視点を推し進める。 コミュニティをブリッジし、参照の共有フレームを確立するために、まず、AIと材料科学をまたいだ用語、評価、ワークフローの段階を整列する統合レンズを提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-29T23:48:43Z)
• Sustainable Materials Discovery in the Era of Artificial Intelligence [3.222363676081407]
  本稿では,上流機械学習(ML)支援材料発見と下流ライフサイクルアセスメントを一様ML-LCA環境に統合することを提案する。 ML-LCAフレームワークは、材料環境知識ベースを構築するための情報抽出、サステナビリティメトリクスにプロパティをリンクする調和データベース、原子特性をライフサイクルへの影響にブリッジするマルチスケールモデル、不確実な定量化を伴う製造経路のアンサンブル予測、不確実性を考慮した最適化の5つのコンポーネントを統合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-29T10:42:44Z)
• "DIVE" into Hydrogen Storage Materials Discovery with AI Agents [8.774584882332526]
  データ駆動人工知能(AI)アプローチは、新しい素材の発見を変革している。 本稿では,視覚表現の記述的解釈(Descriptive Interpretation of Visual Expression, DIVE)について述べる。 4000の出版物から3万点を超えるキュレートされたデータベース上に構築し、これまで報告されていない水素貯蔵成分を2分で識別できる高速な逆設計ワークフローを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-18T14:30:18Z)
• Materials Generation in the Era of Artificial Intelligence: A Comprehensive Survey [54.40267149907223]
  材料は現代社会の基礎であり、エネルギー、エレクトロニクス、医療、交通、インフラの進歩を支えている。 高度に調整された特性を持つ新しい材料を発見・設計する能力は、世界的課題の解決に不可欠である。 データ駆動生成モデルは、事前定義された特性要件を満たす新しい材料を直接作成することによって、材料設計のための強力なツールを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-22T08:33:21Z)
• NeurDB: On the Design and Implementation of an AI-powered Autonomous Database [27.13518136879994]
  本稿では,AIによる自律データベースNeurDBを紹介する。 NeurDBは、データとワークロードのドリフトへの適応性を備えた、AIとデータベースの融合をさらに深める。 実証的な評価によると、NeurDBはAI分析タスクの管理において、既存のソリューションを大幅に上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-06T07:48:51Z)
• Dynamic In-context Learning with Conversational Models for Data Extraction and Materials Property Prediction [0.0]
  PropertyExtractorは、ゼロショットと数ショットのインコンテキスト学習をブレンドしたオープンソースのツールである。 本試験では, 約9%の誤差率で95%を超える精度とリコールを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-16T21:15:51Z)
• Deep Learning based pipeline for anomaly detection and quality enhancement in industrial binder jetting processes [68.8204255655161]
  異常検出は、通常の値空間とは異なる異常状態、インスタンス、あるいはデータポイントを検出する方法を記述する。 本稿では,産業生産における人工知能へのデータ中心のアプローチに寄与する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-21T08:14:34Z)
• Deep autoencoders for physics-constrained data-driven nonlinear materials modeling [0.6445605125467573]
  物理制約付きデータ駆動コンピューティング(英: Physics-Constrained data-driven computing)は、物質データベースを直接ベースとした複雑な物質のシミュレーションを可能にする新しい計算パラダイムである。 本稿では、非線形材料モデリングにおけるこれらの基本的な問題に対処するための、データ駆動型フレームワークに基づくディープラーニング技術を紹介する。 オフラインでトレーニングされたオートエンコーダと検出された埋め込みスペースは、オンラインデータ駆動計算に組み込まれる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-03T20:13:47Z)

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。