kwh_rd100

興味があるのは、a)機能性ポリマー b)ナノ分散(塗料・インク関連） c)計算化学・機械学習／Python、Rの3分野。ほぼ 1日1報。興味深い学術論文を紹介します。技術士(化学・総合技術監理)。つぶやきは個人の意見です。

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IGlasGAN：生成型人工知能に基づく無機ガラス材料の逆設計フレームワーク　WGAN-GP-CPに物性ペナルティ項を加え、多目的ボックス制約下で組成をエンドツーエンドに生成。拡張正規化で訓練データ外を含む3シナリオ12試料で実証(CTE以外±3.5%)。新規Y2O3系組成を発見。実装あり。https://t.co/938aDRGiz7

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データに基づいた洞察で高度なバイオ製造を加速　PCC6803のPHB生産の24年分の文献データを統合し、成長期/飢餓期を独立特徴量として明示的にエンコード。RF/GBでR²≈0.92を達成、感度解析で成長期長を鍵因子と特定し実験条件を設計、能動学習でR²=0.96–0.97に向上。実装あり。https://t.co/lcjO2UY2qI

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セグメンテーションと堅牢なスケールバー認識 による 材料特性評価のための、SEMベースの自動ナノ粒子計測　粒径分布に強いMBベースのマルチスケール構造とSEMの境界に強いKAN層を統合したMU-KAN。IoU0.9296。YOLOv11＋OCRの校正誤差3.86%。ECD・円形度誤差も数%台。実装あり。https://t.co/aJNJ0I1eFB

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合成制約付き多目的ヒット・トゥ・リード最適化のためのモジュール型エージェントフレームワーク　LLMは自然言語UI・タスク管理に限定し、分子提案・評価はHEALER/Boltz-2/BOへ委譲。LLM判断依存を排除し、少数評価で多目的パレート改善(METTL3予測IC50約95倍改善)。実装有。https://t.co/f4OIdhyhuY

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ベイズ最適化マップによる生体触媒PET分解における生成物収率と選択性のパレート最適解　多目的ベイズ最適化・SHAP・速度論モデリング・酵素間転移学習を統合した最適化フレームワーク。EGが過分解を抑制する機構を解明し、PES-H1/PHL7への転移学習で汎用性も実証。実装あり。https://t.co/dyf4D3NS27

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ラジカルポリマーのマルチスケールモデリングと導電率に影響を与える設計特性　MLIPから系固有CG力場を構築しMD/kMCと統合、3種の電荷輸送を解析。galvinoxylは低接続でも高ホッピングで最高移動度、verdazylは接続性とのバランス、TEMPOは速度律速。欠陥耐性定量化。実装有。https://t.co/RWLIy3MpZ6

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有機物の溶解度予測のための温度条件付き分子表現　温度を外部スカラーではなくFiLM(Feature-wise Linear Modulation)で分子表現自体を変調するT-conditioningを提案。RBF埋め込み後にγ・βで潜在特徴を再構成し、Chempropは高温域でRMSE最大51%減。学習型表現で有効。 実装有。https://t.co/ZzXQsUojIm

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分子間相互作用による注目が、多様な混合物特性予測を統合する　混合物を単一原子グラフとして扱い、GINが分子内、self-attentionが分子間相互作用を学習するAtomFormer。嗅覚AUROC0.930、過剰エンタルピーR0.937。分子境界除去と双方向self-attentionが必須。実装あり。https://t.co/2HPW2VkkA1

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SAM-EM：液相電子顕微鏡ビデオセグメンテーションのためのあらゆるもののセグメント化　物理ベース合成LPTEM動画と粒子軌跡でSAM 2をフル微調整。困難条件下でもU-Net/ゼロショットSAM 2を凌駕。実データで人間を上回る一致度で粒子ID追跡とMSD等の物理量抽出を実現。実装有。https://t.co/MLlqUFnTH4

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材料科学応用における自動研究による構成記述子の主体的な設計　化学式のみ(Pymatgen)から組成記述子を自律設計するAUTOMAT(GPT-5.5)。band gap/Tc予測で5回全runが固定記述子RFを上回り、CrabNetともRMSE/R²で競合。酸化状態・磁性副格子など妥当な特徴を自動発見。実装あり。https://t.co/ZbDHNsA3Ox

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触媒拡散変換器：不均一触媒の生成逆設計　SE(3)等変VAE+DiTによる潜在拡散で、吸着種・触媒クラス・結合EをCFGで同時制御し、合金〜酸化物のスラブ–吸着物系を生成するCatDiT。窒素還元反応ではスケーリング則を破る28件のDFT候補を発見、1.5倍のエンリッチメント。実装有。https://t.co/KghtRLZ9z6

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マルチエージェントによる物理法則を考慮した科学的推論を介した、自律的なコンピュータシミュレーションによる無機材料の発見　LLMと物理・機械学習ツールを統合し、材料探索を全自動化したSparksMatter。反省ループで幻覚を抑制しDB外の安定材料(CaMg2Si2等)を提案。実装有。https://t.co/LTfK5SLwQY

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機械学習によるEMTゼオライトの誘導合成　EMT合成条件をXGBoost等のMLとPCA潜在空間探索で予測し、提案6条件中5条件で純EMT合成に成功（成功率83%、経験則32%の2.6倍）。訓練範囲外のSi/Al比（1.77・2.3）でも外挿的に成功し、文献16件でも汎化性を実証。実装・実験検証あり。https://t.co/MBnYaYKNMx

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コストを考慮した回収経路の特定とベイズ最適化による自律的な材料発見　EC2動機のコスト正規化診断識別とGP-UCBを統合し、経路識別コストと最適化予算の和で期待支出上界を導出。NdFeBでは誤コミット比約1/5のコストでオラクル同等の効率を達成（単純分割と同等）、実装あり。https://t.co/NeuU55vOpR

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Equilibrist：光学データおよびNMRデータから平衡定数と速度定数をフィッティングするためのブラウザベースのプラットフォーム　任意反応系をスクリプトで記述、濃度・NMR・UV-vis解析。可変射影で圧縮、bootstrap・jackknife・MC・sloppy-spectrum・新指標ξで不確かさ評価。https://t.co/Jpa2hIOUDG

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合金発見のための外挿的電子マニホールド　DFT非依存の「擬似電子密度」を二点空間相関+PCAで記述子化。未緩和SQS構造が緩和構造より滑らかな特徴量空間を形成。GPR+能動学習で僅か10サンプルでAlNbTiZr系バルク弾性率の相対MAE2%以下。7成分系への転移学習も実証。実装あり。https://t.co/R6rbLQQllz

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Graph-FINDER：科学図から材料データを大規模に抽出するためのマルチモーダルAI　LLMを軸・凡例の解釈に限定し、曲線分離・座標変換は色マスキングと仮想グリッドの決定論的処理。誤差～1.8%でVO2/GSTから数万点を抽出。LineExより高精度、手動比数十〜100倍高速化。実装あり。https://t.co/k4slj5FrAs

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圧縮下における段付き複合材補修設計のための深層カーネルベイズ最適化　Deep Kernel GPをベイズ最適化に導入。12次元を3次元に圧縮、RBF→Matern5/2へ動的切替の二段階戦略で、GA比96%減、59〜92回のFEM評価で収束。95%強度回復限界と接着剥離回避の設計則を発見。実装あり。https://t.co/Iry2tMH2Ks

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界面活性剤の総合的な特性予測のためのマルチタスクグラフニューラルネットワーク　AttentiveFP+温度MLP+RDKit記述子融合、6物性の同時予測と不確実性定量化を実現したSurfMT-GNN。平均R²=0.848、希少物性(Γmax/Amin)は+15%改善。未知骨格でR²=0.870、推論50ms/分子。実装有。https://t.co/02TwH90mkM

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EvoDiffMol：最適化された特性を備えた3D分子設計のための進化的拡散フレームワーク　3D拡散モデルを「進化的変異演算子」と再定義、エリート適応学習で多目的ADMET最適化、スキャフォールド拘束設計まで一貫対応。QED0.94・validity100%でSOTAを凌駕、hERG59%低減。実装有。 https://t.co/tI4d6f7Q42