Matches in SemOpenAlex for { <https://semopenalex.org/work/W4220908632> ?p ?o ?g. }
Showing items 1 to 82 of
82
with 100 items per page.
- W4220908632 abstract "Abstract Trotz großer Fortschritte auf dem Gebiet der metallorganischen Gerüststrukturen (MOF) ist das volle Potential des Maschinellen Lernens (ML) für die Vorhersage von MOF‐Syntheseparametern bisher noch nicht erschlossen. In diesem Beitrag wird dargestellt, wie Methoden des ML für die Rationalisierung und Beschleunigung von MOF‐Entwicklungsverfahren eingesetzt werden können, indem die Synthesebedingungen der MOFs direkt anhand ihrer Kristallstruktur vorhergesagt werden. Unser Ansatz stützt sich auf: i) die Erstellung der ersten MOF‐Synthese‐Datenbank durch automatische Extraktion der Syntheseparameter aus der Fachliteratur, ii) das Trainieren und die Optimierung von ML‐Modellen mit Daten der MOF‐Datenbank und iii) die ML basierte Vorhersage der Synthesebedingungen neuer MOF‐Strukturen. Schon jetzt übertreffen die Ergebnisse der Vorhersagemodelle die Vorhersagen menschlicher ExpertInnen, welche in einer Befragung ermittelt wurden. Die automatisierte Synthesevorhersage ist über ein Web‐Tool unter https://mof‐synthesis.aimat.science verfügbar." @default.
- W4220908632 created "2022-04-03" @default.
- W4220908632 creator A5008980454 @default.
- W4220908632 creator A5027347800 @default.
- W4220908632 creator A5038053043 @default.
- W4220908632 creator A5052771582 @default.
- W4220908632 creator A5064356973 @default.
- W4220908632 creator A5072698211 @default.
- W4220908632 creator A5073658063 @default.
- W4220908632 creator A5076145372 @default.
- W4220908632 date "2022-03-10" @default.
- W4220908632 modified "2023-10-14" @default.
- W4220908632 title "Vorhersage der MOF‐Synthese durch automatisches Data‐Mining und maschinelles Lernen**" @default.
- W4220908632 cites W1999937609 @default.
- W4220908632 cites W2022167379 @default.
- W4220908632 cites W2108712263 @default.
- W4220908632 cites W2111044246 @default.
- W4220908632 cites W2141939342 @default.
- W4220908632 cites W2319902168 @default.
- W4220908632 cites W2347129741 @default.
- W4220908632 cites W2766362701 @default.
- W4220908632 cites W2778051509 @default.
- W4220908632 cites W2799915630 @default.
- W4220908632 cites W2884430236 @default.
- W4220908632 cites W2908837618 @default.
- W4220908632 cites W2910636130 @default.
- W4220908632 cites W2936166854 @default.
- W4220908632 cites W2946564065 @default.
- W4220908632 cites W2953641512 @default.
- W4220908632 cites W2959165901 @default.
- W4220908632 cites W2963784900 @default.
- W4220908632 cites W2983028326 @default.
- W4220908632 cites W3042147474 @default.
- W4220908632 cites W3048908832 @default.
- W4220908632 cites W3082818944 @default.
- W4220908632 cites W3089428833 @default.
- W4220908632 cites W3094168451 @default.
- W4220908632 cites W3102096994 @default.
- W4220908632 cites W3103092523 @default.
- W4220908632 cites W3115677442 @default.
- W4220908632 cites W3154888152 @default.
- W4220908632 cites W3161898781 @default.
- W4220908632 cites W3164295949 @default.
- W4220908632 cites W3181092610 @default.
- W4220908632 cites W3184920199 @default.
- W4220908632 doi "https://doi.org/10.1002/ange.202200242" @default.
- W4220908632 hasPublicationYear "2022" @default.
- W4220908632 type Work @default.
- W4220908632 citedByCount "1" @default.
- W4220908632 countsByYear W42209086322022 @default.
- W4220908632 crossrefType "journal-article" @default.
- W4220908632 hasAuthorship W4220908632A5008980454 @default.
- W4220908632 hasAuthorship W4220908632A5027347800 @default.
- W4220908632 hasAuthorship W4220908632A5038053043 @default.
- W4220908632 hasAuthorship W4220908632A5052771582 @default.
- W4220908632 hasAuthorship W4220908632A5064356973 @default.
- W4220908632 hasAuthorship W4220908632A5072698211 @default.
- W4220908632 hasAuthorship W4220908632A5073658063 @default.
- W4220908632 hasAuthorship W4220908632A5076145372 @default.
- W4220908632 hasBestOaLocation W42209086321 @default.
- W4220908632 hasConcept C185592680 @default.
- W4220908632 hasConceptScore W4220908632C185592680 @default.
- W4220908632 hasFunder F4320320876 @default.
- W4220908632 hasFunder F4320322725 @default.
- W4220908632 hasIssue "19" @default.
- W4220908632 hasLocation W42209086321 @default.
- W4220908632 hasOpenAccess W4220908632 @default.
- W4220908632 hasPrimaryLocation W42209086321 @default.
- W4220908632 hasRelatedWork W1531601525 @default.
- W4220908632 hasRelatedWork W2319480705 @default.
- W4220908632 hasRelatedWork W2384464875 @default.
- W4220908632 hasRelatedWork W2398689458 @default.
- W4220908632 hasRelatedWork W2606230654 @default.
- W4220908632 hasRelatedWork W2607424097 @default.
- W4220908632 hasRelatedWork W2748952813 @default.
- W4220908632 hasRelatedWork W2899084033 @default.
- W4220908632 hasRelatedWork W2948807893 @default.
- W4220908632 hasRelatedWork W2778153218 @default.
- W4220908632 hasVolume "134" @default.
- W4220908632 isParatext "false" @default.
- W4220908632 isRetracted "false" @default.
- W4220908632 workType "article" @default.