Building foundation of polymer informatics: ensemble of generators and virtual libraries of diverse functional polymers

构建聚合物信息学基础:各种功能聚合物的生成器和虚拟库的集合

基本信息

  • 批准号:
    21K14675
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.91万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
  • 财政年份:
    2021
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2021-04-01 至 2024-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

In 2022, multiple types of polymer generators have been prepared under the all-in-one materials informatics platform, XenonPy. (1) language-model-based generators, NGrams, for 21 classes of polymers have been successfully trained; (2) reaction-based polymer candidate generator has been developed; (3) polymer generator based on rule-based virtual synthesis is going to be implemented. On top of the on-going expansion of the polymer generator library, application of our polymer informatics has been test on the design of new liquid crystalline polymers. Five new liquid crystalline polymers have been discovered. One of them further demonstrated a relatively high thermal conductivity, showing potential to be tested for industrial use. Our results are currently under preparation for publications. Seven presentations have been given around the world for this year's research achievement, and more will be given in the following year. Also, the development of our XenonPy platform has motivated new collaboration opportunities with the industrial companies. Last but not least, our work has been served as a foundation for another polymer informatics project, called RadonPy, which aims at producing the largest open calculation database for polymers.
2022年,在一体化材料信息学平台XenonPy下制备了多种类型的聚合物发生器。(1)在此基础上,本文提出了一种基于语言模型的聚合物生成器NGrams,并成功地训练了21类聚合物的生成器NGrams; 2)开发了基于反应的聚合物候选生成器; 3)实现了基于规则虚拟合成的聚合物生成器。在聚合物生成器库的持续扩展之上,我们的聚合物信息学的应用已经在新的液晶聚合物的设计上进行了测试。发现了五种新的液晶聚合物。其中一种进一步显示出相对较高的导热性,显示出可用于工业用途的潜力。我们的研究结果目前正在准备出版。今年的研究成果已在世界各地进行了七次报告,明年还将进行更多的报告。此外,我们XenonPy平台的开发激发了与工业公司的新合作机会。最后但并非最不重要的是,我们的工作已经成为另一个聚合物信息学项目的基础,称为RadonPy,其目的是产生最大的聚合物开放计算数据库。

项目成果

期刊论文数量(15)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Design of liquid-crystalline polyimides by integrating expert knowledge to a data-driven machine learning framework
将专业知识集成到数据驱动的机器学习框架中设计液晶聚酰亚胺
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Ju Shenghong;Yoshida Ryo;Liu Chang;Wu Stephen;Hongo Kenta;Tadano Terumasa;Shiomi Junichiro;Stephen Wu;Stephen Wu;Stephen Wu;Stephen Wu;Stephen Wu;Stephen Wu;Stephen Wu;Stephen Wu;Stephen Wu
  • 通讯作者:
    Stephen Wu
Exploring diamondlike lattice thermal conductivity crystals via feature-based transfer learning
  • DOI:
    10.1103/physrevmaterials.5.053801
  • 发表时间:
    2019-09
  • 期刊:
  • 影响因子:
    3.4
  • 作者:
    S. Ju;Ryo Yoshida;Chang Liu;Stephen Wu;K. Hongo;T. Tadano;J. Shiomi
  • 通讯作者:
    S. Ju;Ryo Yoshida;Chang Liu;Stephen Wu;K. Hongo;T. Tadano;J. Shiomi
データ駆動型の液晶ポリイミド設計
数据驱动的液晶聚酰亚胺设计
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Ju Shenghong;Yoshida Ryo;Liu Chang;Wu Stephen;Hongo Kenta;Tadano Terumasa;Shiomi Junichiro;Stephen Wu;Stephen Wu;Stephen Wu;Stephen Wu;Stephen Wu;Stephen Wu
  • 通讯作者:
    Stephen Wu
Design of high thermal conductivity liquid-crystalline polyimides based on interplay of expert knowledge and machine learning
基于专家知识和机器学习相互作用的高导热液晶聚酰亚胺设计
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Ju Shenghong;Yoshida Ryo;Liu Chang;Wu Stephen;Hongo Kenta;Tadano Terumasa;Shiomi Junichiro;Stephen Wu;Stephen Wu;Stephen Wu;Stephen Wu;Stephen Wu;Stephen Wu;Stephen Wu
  • 通讯作者:
    Stephen Wu
Bayesian Sequential Stacking Algorithm for Concurrently Designing Molecules and Synthetic Reaction Networks
  • DOI:
    10.48550/arxiv.2204.01847
  • 发表时间:
    2022-03
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Qi Zhang-;Chang Liu;Stephen Wu;Ryo Yoshida
  • 通讯作者:
    Qi Zhang-;Chang Liu;Stephen Wu;Ryo Yoshida
{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Wu Stephen其他文献

固体高分子形燃料電池における濡れ性分布を有するガス拡散層内部の液水挙動解析
聚合物电解质燃料电池气体扩散层内液态水行为及润湿性分布分析
  • DOI:
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Torres Pol;Wu Stephen;Ju Shenghong;Liu Chang;Tadano Terumasa;Yoshida Ryo;Shiomi Junichiro;境田悟志
  • 通讯作者:
    境田悟志
Scientific Understanding from Machine Learning in Materials Science
材料科学中机器学习的科学理解
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    林 慶浩;Wu Stephen;野口 瑶;塩見 淳一郎;森川 淳子;吉田 亮;吉田 亮;吉田 亮;吉田 亮;Ryo Yoshida
  • 通讯作者:
    Ryo Yoshida
マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と応用:機械学習による物質・材料の表現と生成
材料信息学的基础和应用:使用机器学习表示和生成物质和材料
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    林 慶浩;Wu Stephen;野口 瑶;塩見 淳一郎;森川 淳子;吉田 亮;吉田 亮;吉田 亮;吉田 亮;Ryo Yoshida;Ryo Yoshida;Ryo Yoshida;Ryo Yoshida;吉田亮;吉田亮;吉田亮;吉田亮;吉田亮
  • 通讯作者:
    吉田亮
データ駆動型物質・材料研究を駆動する統計的機械学習の先進技術:準結晶への応用など
推动数据驱动材料研究的先进统计机器学习技术:在准晶体等方面的应用。
  • DOI:
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    林 慶浩;Wu Stephen;野口 瑶;塩見 淳一郎;森川 淳子;吉田 亮;吉田 亮;吉田 亮;吉田 亮;Ryo Yoshida;Ryo Yoshida;Ryo Yoshida;Ryo Yoshida;吉田亮;吉田亮;吉田亮;吉田亮;吉田亮;Ryo Yoshida;吉田亮;吉田亮
  • 通讯作者:
    吉田亮
線虫の全中枢神経イメージングによる神経活動と感覚運動情報との関連解析
利用线虫全中枢神经系统成像分析神经活动与感觉运动信息之间的关系
  • DOI:
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    飯野雄一;豊島有;寺本孝行;Wu Stephen;Moon-Sun Jang;滝沢拓己;徳永旭将;佐藤博文;広瀬修;大江紗;久下小百合;岩崎唯史;吉田亮;石原健
  • 通讯作者:
    石原健

Wu Stephen的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('Wu Stephen', 18)}}的其他基金

Inverse materials design by integrating transfer learning techniques into a Bayesian framework
通过将迁移学习技术集成到贝叶斯框架中进行逆向材料设计
  • 批准号:
    18K18017
  • 财政年份:
    2018
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists

相似海外基金

AI HUB IN GENERATIVE MODELS
生成模型中的 AI 中心
  • 批准号:
    EP/Y028805/1
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
    Research Grant
SG: Species Distribution Modeling on the A.I. frontier: Deep generative models for powerful, general and accessible SDM
SG:人工智能上的物种分布建模
  • 批准号:
    2329701
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
    Standard Grant
AI innovation in the supply chain of consumer packaged-goods for recognising objects in retail execution, supply chain management and smart factories: using novel diffusion-based optimisation algorithms and diffusion-based generative models
消费包装商品供应链中的人工智能创新,用于识别零售执行、供应链管理和智能工厂中的对象:使用新颖的基于扩散的优化算法和基于扩散的生成模型
  • 批准号:
    10081810
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
    Collaborative R&D
Proteasomal recruiters of PAX3-FOXO1 Designed via Sequence-Based Generative Models
通过基于序列的生成模型设计的 PAX3-FOXO1 蛋白酶体招募剂
  • 批准号:
    10826068
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
Development of a Realistic LiDAR Simulator based on Deep Generative Models
基于深度生成模型的现实 LiDAR 模拟器的开发
  • 批准号:
    23K16974
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
CAREER: Exploiting Deep Generative Models for Visual Recognition
职业:利用深度生成模型进行视觉识别
  • 批准号:
    2239076
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
RI: Small: Integrating physics, data, and art-based insights for controllable generative models
RI:小型:集成物理、数据和基于艺术的见解以实现可控生成模型
  • 批准号:
    2323086
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
    Standard Grant
GNOMON: Deep Generative Models in non-Euclidean Spaces for Computer Vision & Graphics
GNOMON:计算机视觉非欧几里得空间中的深度生成模型
  • 批准号:
    EP/X011364/1
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
    Research Grant
Generative models on manifold
流形上的生成模型
  • 批准号:
    2887804
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
    Studentship
Project Octopus - Quantum fingerprinting for securing generative models
Project Octopus - 用于保护生成模型的量子指纹
  • 批准号:
    10086543
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
    Small Business Research Initiative
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了