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Networking autonomous material exploration systems through transfer learning
DOI:10.1038/s41524-025-01851-8.png)
摘要
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近年来,集成机器人技术、材料模拟和机器学习的自主材料探索系统取得了迅速发展。尽管其数量持续增长,但这些系统目前独立运行,限制了自主材料发现的整体效率。类比于人类研究人员通过知识共享和协作推动材料科学进步的方式,自主系统同样能从网络化和知识交流中获益。在此,我们提出一种框架,其中多个自主材料探索系统通过迁移学习形成网络,实时选择性利用其他系统的相关知识。我们使用三个不同的自主系统演示了这一方法,并表明此类网络化显著提升了材料发现的效率。我们的结果表明,所提出的框架能够支持大规模自主材料探索网络的发展,最终加速材料开发的进程。
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期刊
IF:
11.9
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机构
引用论文
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