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Enregistrement W7020581282

Materials Acceleration Platform Accelerating Advanced Energy Materials Discovery by Integrating High-Throughput Methods with Artificial Intelligence 

2020· article· en· W7020581282 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship (California Digital Library) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMachine Learning in Materials Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidad Nacional Autónoma de MéxicoLawrence Berkeley National LaboratoryCanadian Institute for Advanced ResearchUniversity of California, San DiegoHarvard UniversityU.S. Department of Energy
Mots-clésAccelerationEnergy (signal processing)Energy consumptionEfficient energy useApplications of artificial intelligence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

aterials are an essential element of advanced energy technologies.Accelerating the discovery of new materials, and the associated research required for maturing these technologies into deployment, will require a multidisciplinary and international effort that brings together a wide variety of individuals working effectively across their specialties, as well as across sector and political boundaries.It will also require a radical departure from traditional forms of discovery.The materials discovery process involves several stages summarized as conception, synthesis, and testing or characterization.Characterization encompasses the measurement of key properties of the material, followed by its incorporation into active devices to evaluate interactions with other device components and assess overall performance metrics.These steps have usually been carried out sequentially, and therefore, only a few materials can be tested at a time.Furthermore, sophisticated tools such as artificial intelligence (AI), large computational resources, and automated robotic systems have not been widely employed yet.Recognizing the challenges and opportunities associated with materials discovery, Mission Innovation established the Clean Energy Materials Innovation Challenge and hosted its first international expert deep-dive workshop in Mexico City on Sept 11-14, 2017. 1 Leading scientists from throughout the world gathered to define the challenges, opportunities, and fundamental research needs related to materials discovery.The main recommendation coming from the workshop participants is the need to develop the materials acceleration platform(s) (MAPs), which integrate automated robotic machinery with rapid characterization and AI to accelerate the pace of discovery.The deployment of the proposed 1 Mission Innovation is a global initiative comprising 22 countries and the European Union that share the goal of accelerating clean energy innovation.M aterials discovery and development crosscut the entire energy technology portfolio, from energy generation and storage to delivery and end use.Materials are the foundation of every clean energy innovation: advanced batteries, solar cells, low-energy semiconductors, thermal storage, coatings, and catalysts for the conversion, capture, and use of CO 2 .In short, new materials constitute one of the cornerstones for the global transition to a low-carbon future.The process of discovering and developing new materials currently entails considerable time, effort, and expense.Each newly discovered Computation and design, however, are only the first step in bringing novel materials to market.Materials synthesis and characterization have yet to benefit from automation and accelerated learning on a large scale.Integrating synthesis and characterization with advanced computing, machine learning, and robotics would automate the entire materials discovery process.Finally, closing the loop to create a virtuous cycle by using AI to direct experimentation and simulation for optimal learning would result in an accelerated, comprehensive, end-to-end materials innovation platform (Figure 1.1). ABOUT MISSION INNOVATION AND THE INNOVATION CHALLENGESTransforming traditional materials discovery pipelines into an integrated platform requires commitments from governments, academic research institutions, large industries, and capital providers [5].This ambitious effort fits well in the framework of MI Innovation Challenges.MI is a global initiative of 22 countries and the European Union with the goal of accelerating clean energy innovation.Participating countries have committed to

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,010

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,242 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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