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Enregistrement W4385334681 · doi:10.1080/00219592.2023.2236656

Fast Prediction of Transport Structures in the Melt by Physics Informed Neural Networks during ‘VMCz’ Crystal Growth of Silicon

2023· article· en· W4385334681 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJOURNAL OF CHEMICAL ENGINEERING OF JAPAN · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueModel Reduction and Neural Networks
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of Science
Mots-clésSiliconComputer simulationArtificial neural networkThermalField (mathematics)Fluid dynamicsMaterials scienceMelt flow indexFlow (mathematics)Crystal growthCrystal (programming language)Magnetic fieldMechanicsVolume (thermodynamics)Mechanical engineeringComputer scienceSimulationComputational scienceEngineeringPhysicsComposite materialOptoelectronicsThermodynamicsArtificial intelligenceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fast prediction of fluid flow and thermal fields during the growth of bulk silicon single crystals by the ‘Vertical Magnetic Field Applied Czochralski (VMCz) Method’ was successfully achieved by the application of Physics Informed Neural Networks (PINNs) without any answer-labeled training data generated by a numerical simulation. The PINNs’ results are in good agreement with those of the numerical simulation. The prediction time by PINNs was significantly reduced; to less than 0.1 seconds compared with about 30 minutes required by the numerical simulation. Moreover, being mesh-free techniques, PINNs do not require mesh reconstruction to accommodate the change in the growth melt volume during growth. This shows that PINNs have great potential, as real-time simulation techniques, for future applications in various areas.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,337

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,195 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle