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2025-06-23 11:00:00
2025-06-23 10:51:11
评估机器学习水晶稳定性预测的框架
2025-06-23 10:43:02
Janosh Riebesell及其同事介绍了“评估机器学习水晶稳定性预测的框架”的文章，引入了一个全面的评估框架，用于评估机器学习模型在预测晶体稳定性方面的性能。主要重点是评估这些模型能够预测给定的原子构型是否会形成稳定的晶体结构，这对于材料发现和设计至关重要。###框架的关键组件1。**数据集（WBM数据集）**： - 作者利用WBM数据集，该数据集由32,599个成分组成，具有不同的化学势和体积。该广泛的数据集可确保对机器学习模型进行严格测试，从而在广泛的材料系统中进行。2。**评估指标**： - 该框架采用各种指标来评估模型性能，包括预测稳定结构（精度，回忆），排名错误和计算效率的准确性。3。**测试的机器学习模型**： - 在此框架内评估了几种机器学习模型，例如CGCNN，Alignn，Mace，Chgnet，Wrenformer等。4。**培训程序**： - 该研究包括针对不同模型的详细培训程序，以确保评估中的一致性和可重复性。5。**交叉验证和概括**： - 使用强大的交叉验证过程来测试模型在看不见的数据上的概括能力，以确保其性能指标可靠。###主要发现1。**模型性能**： - 该研究对每个模型在晶体稳定性预测的不同方面的性能进行了全面分析。2。**计算效率**： - 评估还考虑计算效率，这对于需要对材料进行大规模筛选的实际应用至关重要。3。**可传递性和鲁棒性**： - 该框架评估了模型从一个数据集到另一个数据集的可传递性，以及它们在不同条件下的鲁棒性（例如不同的化学势）。＃＃＃ 结论提出的评估框架为预测晶体稳定性的基准测试机器学习模型提供了标准化方法。这项工作对于旨在开发准确有效的材料预测工具的研究人员和从业人员很有价值。###未来方向 - 作者建议进一步的改进，例如合并更多多样化的数据集，探索替代培训方法，并将域知识整合到模型中。这项研究通过提供一种系统的方法来评估机器学习模型的晶体稳定性预测，从而有助于加速材料的发现和创新，从而大大提高了计算材料科学的领域。＃＃＃ 参考本文引用了许多先前的作品，这些作品有助于开发用于预测材料特性的ML模型，包括MP离子步骤快照和WBM等数据集以及H.-C.等关键人物的贡献。Wang，S。Botti，M。A. L. Marques，R。Ariento，F。A. Faber，A。S. Parackal，J。Blake Gibson，S。P. Ong，C。Chen，T。Xie和E. Dogus Cubuk。###致谢该研究感谢德国学术奖学金基金会（Studienstiftung），皇家学会，美国能源部科学办公室，伯克利实验室国家能源研究科学计算中心（NERSC），以及参与数据集开发的其他合作者和机构的贡献。
Janosh Riebesell及其同事介绍了“评估机器学习水晶稳定性预测的框架”的文章，引入了一个全面的评估框架，用于评估机器学习模型在预测晶体稳定性方面的性能。主要重点是评估这些模型能够预测给定的原子构型是否会形成稳定的晶体结构，这对于材料发现和设计至关重要。###框架的关键组件1。**数据集（WBM数据集）**： - 作者利用WBM数据集，该数据集由32,599个成分组成，具有不同的化学势和体积。该广泛的数据集可确保对机器学习模型进行严格测试，从而在广泛的材料系统中进行。2。**评估指标**： - 该框架采用各种指标来评估模型性能，包括预测稳定结构（精度，回忆），排名错误和计算效率的准确性。3。**测试的机器学习模型**： - 在此框架内评估了几种机器学习模型，例如CGCNN，Alignn，Mace，Chgnet，Wrenformer等。4。**培训程序**： - 该研究包括针对不同模型的详细培训程序，以确保评估中的一致性和可重复性。5。**交叉验证和概括**： - 使用强大的交叉验证过程来测试模型在看不见的数据上的概括能力，以确保其性能指标可靠。###主要发现1。**模型性能**： - 该研究对每个模型在晶体稳定性预测的不同方面的性能进行了全面分析。2。**计算效率**： - 评估还考虑计算效率，这对于需要对材料进行大规模筛选的实际应用至关重要。3。**可传递性和鲁棒性**： - 该框架评估了模型从一个数据集到另一个数据集的可传递性，以及它们在不同条件下的鲁棒性（例如不同的化学势）。＃＃＃ 结论提出的评估框架为预测晶体稳定性的基准测试机器学习模型提供了标准化方法。这项工作对于旨在开发准确有效的材料预测工具的研究人员和从业人员很有价值。###未来方向 - 作者建议进一步的改进，例如合并更多多样化的数据集，探索替代培训方法，并将域知识整合到模型中。这项研究通过提供一种系统的方法来评估机器学习模型的晶体稳定性预测，从而有助于加速材料的发现和创新，从而大大提高了计算材料科学的领域。＃＃＃ 参考本文引用了许多先前的作品，这些作品有助于开发用于预测材料特性的ML模型，包括MP离子步骤快照和WBM等数据集以及H.-C.等关键人物的贡献。Wang，S。Botti，M。A. L. Marques，R。Ariento，F。A. Faber，A。S. Parackal，J。Blake Gibson，S。P. Ong，C。Chen，T。Xie和E. Dogus Cubuk。###致谢该研究感谢德国学术奖学金基金会（Studienstiftung），皇家学会，美国能源部科学办公室，伯克利实验室国家能源研究科学计算中心（NERSC），以及参与数据集开发的其他合作者和机构的贡献。
2025-06-23 10:30:00
带有手指的AI模型在时间序列脉冲上
2025-06-23 10:00:00
IBM推出了TSPULSE，这是一种新的时序基础模型，旨在从不仅预测的历史数据中提取更深入的见解。只有100万个参数，TSPULSE通过利用IBM的TSMIXER体系结构和创新培训方法在异常检测和其他任务中的表现优于较大的模型，这些培训和创新的培训方法教导该模型从多个角度（时间，频率和规模）分析数据。这种方法使Tspulse可以以高精度识别微妙的异常和复杂模式，同时在没有专门硬件的情况下保持在设备上部署的效率。该模型的多功能性扩展了其在各种企业应用程序中的使用，包括资产管理和IT操作，增强了预测性维护能力并提高了运营效率。
IBM推出了TSPULSE，这是一种新的时序基础模型，旨在从不仅预测的历史数据中提取更深入的见解。只有100万个参数，TSPULSE通过利用IBM的TSMIXER体系结构和创新培训方法在异常检测和其他任务中的表现优于较大的模型，这些培训和创新的培训方法教导该模型从多个角度（时间，频率和规模）分析数据。这种方法使Tspulse可以以高精度识别微妙的异常和复杂模式，同时在没有专门硬件的情况下保持在设备上部署的效率。该模型的多功能性扩展了其在各种企业应用程序中的使用，包括资产管理和IT操作，增强了预测性维护能力并提高了运营效率。
2025-06-23 10:00:00
2025-06-23 09:58:28
2025-06-23 09:30:09
2025-06-23 09:05:49
2025-06-23 09:04:36