Knowledge Graphs for Autonomous Formulation

自主配方知识图

基本信息

  • 批准号:
    2748613
  • 负责人:
  • 金额:
    --
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    英国
  • 项目类别:
    Studentship
  • 财政年份:
    2022
  • 资助国家:
    英国
  • 起止时间:
    2022 至 无数据
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

"Autonomous Formulation" refers to the use of the autonomous software or robots to determine the composition and recipe of mass-market consumer products. The robots used to carry out these experiments generate a vast amount data along with varying quantities and qualities of metadata. Exploring this data is of high importance to the material scientists as it can contain information regarding complex behaviours and characteristics. We proposed the introduction of knowledge graphs to enhance the quality of information that can be extracted from the data. Knowledge graphs, as popularised by Google in 2012, are a collection of facts, or triples, that are constructed with two concepts, or classes, and the relationship between them. As these relationships are defined by an ontology, the knowledge within a knowledge graph can be reasoned upon.Within the use case of experimental data generated by robots, the structure provided by storing this data in a knowledge graph can allow material scientists to identify more complex relationships and behaviours within the data. This can involve activities such as investigating and predicting the effect that changing different experimental parameters may have on the results of a given experiment. Insights of this nature can help increase the speed of development of products as well as uncover previously unknown pathways of research.This work aims to develop and implement a process to (semi)automatically generate a knowledge graph for data collected by robots operating in a laboratory setting, with the goal of assisting material scientists enhance their product development pipeline.
“自主配方”是指使用自主软件或机器人来确定大众市场消费品的成分和配方。用于进行这些实验的机器人产生了大量的数据沿着变化的元数据数量和质量。探索这些数据对材料科学家来说非常重要,因为它可以包含有关复杂行为和特征的信息。我们建议引入知识图来提高从数据中提取的信息的质量。知识图谱,由谷歌在2012年推广,是一个事实或三元组的集合,由两个概念或类以及它们之间的关系构成。由于这些关系是由本体定义的,因此可以对知识图中的知识进行推理。在机器人生成的实验数据的用例中,将这些数据存储在知识图中所提供的结构可以让材料科学家识别数据中更复杂的关系和行为。这可能涉及的活动,如调查和预测的影响,改变不同的实验参数可能对一个给定的实验结果。这种性质的见解可以帮助提高产品的开发速度,以及发现以前未知的研究途径。这项工作的目的是开发和实施一个过程,以(半)自动生成实验室环境中机器人收集的数据的知识图,目的是帮助材料科学家加强他们的产品开发管道。

项目成果

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知道了