追求先进的能源技术聚合物,跨越光伏,固态电池和储氢,受到碎片化数据生态系统的阻碍,这些生态系统未能捕捉到这些材料的分层复杂性。 聚合物科学缺乏可互操作的数据库,迫使依赖断开的文献和遗留记录,这些记录充斥着非结构化格式和不可复制的测试协议。 这种碎片化扼杀了机器学习(ML)应用,并延迟了对全球脱碳至关重要的材料的发现。 三个系统性障碍加剧了挑战。 首先,学术-工业数据孤岛限制对专有工业数据集的访问,而学术出版物往往省略了关键的综合细节。 其次,不一致的测试方法破坏了交叉学习的可比性。 第三,现有数据库中不完整的元数据限制了其用于训练可靠的ML模型的效用。 新兴解决方案通过技术和协作创新解决这些差距。 自然语言处理(NLP)工具从数十年的文献中提取结构化聚合物数据,而高通量机器人平台则通过自主实验生成自立数据集。 这些进展的核心是采用FAIR(可查找,可访问,可互操作,可重复使用)原则,适应聚合物特定的本体,确保机器可读性和可重复性。 未来的突破取决于向开放科学的文化转变,由分散的数据市场和自主实验室加速,这些实验室将机器人实验与实时ML验证相结合。 通过技术创新、协作治理和道德管理解决数据碎片化问题,聚合物社区可以将瓶颈转化为加速剂。
递归神经网络(RNN)被广泛用于处理顺序数据,如时间序列。 水库计算(RC)作为RNN框架引起了人们的注意,因为它的固定网络不需要训练,因此对基于硬件的机器学习具有吸引力。 我们在Echo State Networks和Band-pass Networks的完善的数学RC实现与Leaky Integrator节点之间建立了明确的对应关系,另一方面是包含离子电子简单挥发性记忆器的物理电路。 这些水离子电子器件采用离子传输通过水作为信号载体,并具有取决于电压(内存)的电导率。 激活函数和 Leaky Integrator 节点的动力学自然成为离子电子记忆器的(动态)传导特性,而记忆器端子的简单固定局部电流对电压更新规则有助于节点之间的相关矩阵耦合。 我们处理各种时间序列,包括呼吸过程中模拟气道的压力数据,由于离子电子器件对施加压力的内在响应性,这些数据可以直接输入网络。 这是在使用离子电子记忆器运动为电路的内部动力学时完成的。
动物通过将调节从大脑卸载到身体内部的物理耦合来实现健壮的运动。 相反,人工系统中的运动通常依赖于集中式处理器。 在这里,我们引入了一种快速和自主的运动策略,通过自我振荡肢体与环境之间的物理相互作用而出现同步步态,没有控制信号。 每个肢体都是一个单一的软管,只需要恒定的空气流动,就可以在达到300赫兹的频率下进行循环步进运动。 通过结合其中几个自我振荡的肢体,它们的物理同步使拴住和无束缚的运动速度比同类最先进的速度快了数量级。 我们证明,这些看似简单的设备表现出自主性,包括避障和光出租车,为各种规模的强大和功能性机器人开辟了道路。
我们研究储层计算(RC)范式中活性物质的信息处理能力,使用外部驱动的模型来推断混沌信号的未来状态。 模拟系统紧跟之前报道的模型。 我们发现了迄今为止被忽视的代理动力学的特殊动力机制。 它在不同的物理参数和推理任务中看起来非常理想,从而为更普遍的物理系统计算和推理提供了有价值的见解。 形成信息处理的有效机制的能力主要取决于系统自身内在的放松能力。 在没有特定推理目标的情况下探测系统时,这些是可识别的,并且在测试极简的单粒子储层时表现出来。 实现最佳计算的机制位于临界阻尼阈值以下,涉及具有多个阶段的微观动态放松。 最优系统在混沌的外部驱动下具有适应性,这是由于响应机制的多样性,这些响应机制在准静止状态和高度非线性动态状态之间出现快速交替。 连贯和不一致的动态都有助于它们的运行,部分在空间尺度和延迟时间的不同尺度上。 对代理动力学的相关性可以表明响应系统和波动驱动因素之间关系紧张的优劣和发病。 由于这种计算模型可以用物理术语来解释,它有助于重新构建有关学习和非常规计算的查询,并为许多物理物理失衡提供了新的原理。
随机系统跨越不同领域,表现出从分子动力学到气候现象等过程的波动。 Langevin方程是研究这些系统的通用数学模型,能够预测它们的时间演变和对热力学量的分析,包括吸收的热量,在系统上完成的工作和熵生产。 然而,从观察到的轨迹中推断Langevin方程是一个具有挑战性的问题,评估与推断方程相关的不确定性尚未完成。 在这项研究中,我们提出了一个全面的框架,该框架使用贝叶斯神经网络在过度和不足的系统中推断Langevin方程。 我们的框架首先分别提供漂移力和扩散矩阵,然后将它们组合在一起构造朗格文方程。 通过提供预测的分布而不是单个值,我们的方法使我们能够评估预测的不确定性,这有助于防止潜在的误解和对系统的错误决策。 我们展示了我们的框架在为各种场景(包括神经元模型和微观引擎)推断Langevin方程的有效性,突出了其多功能性和潜在影响。
高分子纳米和微尺度粒子在应对具有微型特性的关键医疗保健和能源挑战方面具有关键作用。 然而,调整其合成过程以满足特定的设计目标传统上取决于领域专业知识和代价高昂的试错。 最近,提出了建模策略,特别是贝叶斯优化(BO),以帮助材料发现最大化/最小化的属性。 根据实际需求,本研究首次整合了受限和复合贝叶斯优化(CCBO),在黑箱可行性限制和实验室实验的有限数据下执行有效的目标价值优化。 使用模拟电喷涂的合成问题,模型纳米制造过程,CCBO战略性地避免了不可行的条件,并有效地优化了颗粒生产,以实现预定义的尺寸目标,超越了标准BO管道,并提供与人类专家相当的决策。 进一步的实验室实验验证了CCBO通过电喷涂引导直径为300nm和3.0μm的聚(共糖酸)(PLGA)颗粒的合理合成的能力。 凭借最小的初始数据和未知的实验约束,CCBO在4次迭代中达到了设计目标。 总体而言,CCBO方法为人工智能(AI)增强的下一代目标驱动粒子合成提供了多功能和整体的优化范式。
本手稿建立了一条途径,从Landau-de Gennes模型内测量的人体晶体中重建材料参数。 我们介绍了贝叶斯方法解决这个反向问题,并使用给定的模拟数据来分析其属性,以处理平面双曲可测基因器件的基准问题。 特别是,我们讨论了马尔可夫链蒙特卡洛近似值的准确性,置信区间和可识别性的极限。
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