Context-Aware Learning for Inverse Design in Photovoltaics
Notice bibliographique
Résumé
The project aims to develop a new machine learning (ML) framework to significantly accelerate the design of organic microstructures for improved organic photovoltaic performance.In this project, we had developed an inverse design framework using Deep Learning called InvNets for generating microstructures with desired physics-driven properties.As a preliminary product, in Milestone 3, we demonstrated how InvNets show 20% improvement in the performance of the microstructures and over 100X speedup in the performance compared to traditional processes for physics-driven inverse design.Later, in Milestone 6, we demonstrated that InvNets work for more complex physics properties, specifically, generating microstructures for organic photovoltaic cells with desired current-voltage characteristics.Further, in Milestone 4, we explored the idea of using physics-aware surrogates for obtaining solutions of partial differential equations(PDE) called as DiffNets(now called as NeuFENets to avoid ambiguity of names).The connection between both frameworks is that DiffNet surrogates form the physics-aware surrogate in the InvNet framework.Finally in Milestone 8, we extend our framework for other physics domains.Specifically, we explore building geometry-aware NeuFENets by developing physics surrogates that exploit ideas from traditional immersed boundary finite element methods.With these updates, we are able to achieve all the Milestones.More details can be found below. Summary of Milestones M8.1 Applications to solve other PDE based inverse designs Milestone DescriptionDemonstrated applicability of InvNets to solve PDE based inverse designs in other disciplines. Milestone UpdateIn this milestone, we extend our PDE solver to different physics on complex geometries to show applicability of our framework, NeuFENet, on different domains.We have completed this milestone in this quarter and have successfully completed all the technical milestones of this project. M8.2 Release of software implementations
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».