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AI synopsis
The discussions show strong enthusiasm for the article, with posts labeling it as a groundbreaking development in materials science analysis and AI's role in scientific discovery. Words like 'must read', 'imagine what is possible', and references to its potential impact illustrate the high interest and perceived significance of this research, demonstrating deep engagement and acknowledgment of its large-scale scientific implications.
Many discussions praise the article, highlighting its significance and potential for advancing science, reflecting strong support.
The discussions show high curiosity, mentioning specific methods like unsupervised embeddings, and implications such as AI assisting in scientific discovery.
Comments reference detailed concepts, example applications, and cite specific studies, indicating active engagement.
Participants express a belief that this research could revolutionize how scientific knowledge is mined and utilized, emphasizing its transformative potential.
マテリアルズインフォマティクス論文読み会で発表したスライドをアップしました。 去年のNatureに出た、自然言語処理の技術で材料科学の論文をサーベイする手法Mat2Vecを作り、330万本の論文から 未発見の知識を抽出した研究です： https://t.co/psm0NRLKR9
Paper you have to read and share - imagine what is possible in life a science - Unsupervised word embeddings capture latent knowledge from materials science literature | Nature https://t.co/0sVJyR03fL
Check out episode 291 with Anubhav Jain, Staff Scientist & Chemist at Lawrence Berkeley National Lab (@BerkeleyLab) to discuss his paper, ‘Unsupervised word embeddings capture latent knowledge from materials science literature’. https://t.co/K1qFW3qxPe #materialscience https://t.co/7sda3q4VHC
@bayesianboy this paper is cool: “Unsupervised word embeddings capture latent knowledge from materials science literature” https://t.co/nNiBOJCYWD
Unsupervised word embeddings capture latent knowledge from materials science literature (Nature) - https://t.co/Ph5z04EfvW
Using knowledge from past publications to hypothesize and test new stuff — pretty much what we do as scientists. Now by a machine! https://t.co/xj7kaDdidv (might be early days but I bet a version of this will be an off-the-shelf utility in the future!)
Javier Garc�a discusses how automating experiments with robotic chemists can revolutionize material design and research efficiency, highlighting advancements like autonomous testing for photocatalysts and AI-driven…
This video explores how artificial intelligence and robotics are transforming chemistry, offering opportunities for sustainable development and advancements in chemical research. It highlights the use of autonomous…
RT @resnant: マテリアルズインフォマティクス論文読み会で発表したスライドをアップしました。 去年のNatureに出た、自然言語処理の技術で材料科学の論文をサーベイする手法Mat2Vecを作り、330万本の論文から 未発見の知識を抽出した研究です： https://t…
RT @jason_trost: Unsupervised word embeddings capture latent knowledge from materials science literature: https://t.co/oO9gQPY9BF << Intere…
@bayesianboy this paper is cool: “Unsupervised word embeddings capture latent knowledge from materials science literature” https://t.co/nNiBOJCYWD
@EarthML1 @ykilcher @theshawwn @zacharylipton Unsupervised word embeddings capture latent knowledge from materials science literature https://t.co/mugCUAvh5a
@tprstly @SwipeWright The preservation of element property groupings by word embeddings alone is what first got me interested in this space (extended fig from same paper https://t.co/z2gS2A1xBb). https://t.co/15KlyNA50k
RT @resnant: マテリアルズインフォマティクス論文読み会で発表したスライドをアップしました。 去年のNatureに出た、自然言語処理の技術で材料科学の論文をサーベイする手法Mat2Vecを作り、330万本の論文から 未発見の知識を抽出した研究です： https://t…
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論文紹介：Unsupervised word embeddings capture latent knowledge from materials science literature (Yuta Suzuki) https://t.co/I28MAAmtsp
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“論文紹介：Unsupervised word embeddings capture latent knowledge from materials science literature - Speaker Deck” https://t.co/KmMGHw1iEx
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マテリアルズインフォマティクス論文読み会で発表したスライドをアップしました。 去年のNatureに出た、自然言語処理の技術で材料科学の論文をサーベイする手法Mat2Vecを作り、330万本の論文から 未発見の知識を抽出した研究です： https://t.co/psm0NRLKR9
Unsupervised word embeddings capture latent knowledge from materials science literature https://t.co/qf1J0Trd3C
Unsupervised word embeddings capture latent knowledge from materials science literature https://t.co/0ZCsyAI9R9
Aberdeen NLP group for 19 Feb: Unsupervised word embeddings capture latent knowledge from materials science literature https://t.co/wCEG4oWgl7
Unsupervised word embeddings capture latent knowledge from materials science literature (Nature) - https://t.co/Ph5z04EfvW
Unsupervised word embeddings capture latent knowledge from materials science literature https://t.co/Y6Gywj3bm7
New materials cosily hiding in the latent space of the scientific literature. Word embeddings as AI assistants for science. Summary: https://t.co/0EePqOiYTI Paper: https://t.co/M4MRLUOIdJ https://t.co/oNL9bxIgGP
RT @hetzer_martin: Paper you have to read and share - imagine what is possible in life a science - Unsupervised word embeddings capture lat…
RT @hetzer_martin: Paper you have to read and share - imagine what is possible in life a science - Unsupervised word embeddings capture lat…
Paper you have to read and share - imagine what is possible in life a science - Unsupervised word embeddings capture latent knowledge from materials science literature | Nature https://t.co/0sVJyR03fL
Unsupervised word embeddings capture latent knowledge from materials science literature, V. Tshitoyan, J. Dagdelen, L. Weston, A. Dunn, Z. Rong, O. Kononova, K. A. Persson, G. Ceder, and A. Jain, Nature 571, 95 (2019). https://t.co/WkIqd4rE6p
Unsupervised word embeddings capture latent knowledge from materials science literature https://t.co/0jYlLPTCOl
Tshitoyan, Vahe, et al. 2019. ‘Unsupervised Word Embeddings Capture Latent Knowledge from Materials Science Literature’. Nature 571 (7763): 95–98. https://t.co/0p1JvGSRgZ. https://t.co/jgxQ7ceaLz
Check out episode 291 with Anubhav Jain, Staff Scientist & Chemist at Lawrence Berkeley National Lab (@BerkeleyLab) to discuss his paper, ‘Unsupervised word embeddings capture latent knowledge from materials science literature’. https://t.co/K1qFW3qxPe #materialscience https://t.co/7sda3q4VHC
Unsupervised word embeddings capture latent knowledge from materials science literature. https://t.co/uxe1ZvsDUo
RT @twimlai: Today we’re joined by Anubhav Jain (@jainpapers), Staff Scientist & Chemist at Lawrence Berkeley National Lab (@BerkeleyLab) t…
RT @twimlai: Today we’re joined by Anubhav Jain (@jainpapers), Staff Scientist & Chemist at Lawrence Berkeley National Lab (@BerkeleyLab) t…
RT @KohitijKar: Using knowledge from past publications to hypothesize and test new stuff — pretty much what we do as scientists. Now by a m…
RT @KohitijKar: Using knowledge from past publications to hypothesize and test new stuff — pretty much what we do as scientists. Now by a m…
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Using knowledge from past publications to hypothesize and test new stuff — pretty much what we do as scientists. Now by a machine! https://t.co/xj7kaDdidv (might be early days but I bet a version of this will be an off-the-shelf utility in the future!)
Machine learning was fed many scientific papers, analyzed connections between terms and concepts, and found new scientific discoveries by itself through the analysis https://t.co/QDmduxXogI
Extended data and supplementary information: https://t.co/MwltQoMDw2. Code: https://t.co/ZS0fcZI8ab. From the article: "All other data generated and analysed during the current study are available from the corresponding authors on reasonable request."
@vinarmani https://t.co/RTpwh7QmFa for those playing at home :)
doi:10.1038/s41586- Features in Volumetric Data. Advances in 019-1335-8 ... Constraints Generative Adversarial 019-1335-8. Networks for Modeling Chaotic ...
https://doi.org/10.1038/ Zammuto, R.F., Griffith, T.L., Majchrzak, A., Dougherty, D.J., Faraj, S., 2007. Information s41586-019-1335-8. technology and the ...
10.1038/s41586-019-1545-0. MMSD ID: 278492. 41: Microvascularity detection ... doi: 10.1186/s13014-019-1335-8. MMSD ID: 281919. 106: Purification and ...
https://doi.org/10.1038/s41586-023-06221-2. and Rise of A.I. Large Language ... s41586-019-1335-8. 23. Bo Chen et al., “xTrimoPGLM: Unified 100B-Scale ...
https://doi.org/10.1038/ Automating methodological and statistical review. s41586-019-1335-8. Retrieved 23 September 2019, from Research in Turovsky, B ...
https://doi.org/10.1038/s41586-019-1335-8. [179] Karniadakis GE, Kevrekidis IG, Lu L, Perdikaris P, Wang S, Yang L. Physics- informed machine learning. Nat ...
perovskite thin films with moisture-tolerant molecules, Nat. Energy. 1 (2016) doi.org/10.1038/s41586-019-1335-8. 15016, https://doi.org/10.1038 ...
... 10.1038/ beddings capture latent knowledge from materials science literature. Na- s41591-023-02504-3. ture 571, 95–98. https://doi.org/10.1038/s41586-019-1335-8 ...
https://doi.org/10.1038/s41586-019-1335-8 Sponsor: SPP, Toyota Research Institute 9. 10. Summary • We arecollaborating with other groups at LBNL (G. Ceder, H ...
from materials science literature. Nature. 2019, 571(7763): 95-98. https://doi.org/10.1038/s41586-019-1335-8 [ ...
10.1038/s41586-019-1335-8. Keywords. /Physical sciences/Materials science/Materials/Thermoelectric materials; /Applied sciences and engineering/Applied ...
http://dx.doi.org/10.1038/s41586-019-1335-8. [3] Shu Huang and Jacqueline M. Cole. BatteryBERT: A Pretrained Language Model for Battery Database Enhance- ment.
The team, reporting its work in Nature 10.1038/s41586-019-1335-8, now plans to train a model on full texts of scientific articles, rather than just abstracts.
thermoelectric predictions. V.T., J.D. and L.W. analysed the results and developed 10.1038/s41586-019-1335-8. the software infrastructure for the project. J.D. ...
... 10.1038/s41586-019-1798-7. ... Jiawei, CLARANS: a method for clustering objects for spatial data https://doi.org/10.1038/s41586-019-1335-8.
Investigating the double- 10.1038/s41586-019-1335-8. edged sword effect of AI awareness on employee's service innovative behavior. Tour. van ...
Torchilin, “Multifunctional, Stimuli-Sensitive Nano https://doi.org/10.1038/s41586-019-1335-8. particulate Systems for Drug Delivery ...
org/10.1038/s41586-019-1335-8. 4. 数学探索：跨世纪的三个阶段. 对于数学猜想的生成，从19世纪到21世纪，我们经历了三个阶段。19世纪是“高斯的眼睛 ...
doi.org/10.1038/s41586-019-1335-8. Kim, E., et al. (2017) Materials synthesis insights from scientific literature via text extraction and ...
4 V Tshitoyan et al., Nature, 2019, DOI: 10.1038/s41586-019-1335-8 · Philip BallPhilip Ball is a freelance science writer based in ...
doi: 10.1038/s41586-019-1335-8. 日本語要約 Full Text PDF. 地球化学：新第三紀の寒冷化は風化フラックスの増大ではなく地表の反応性によって駆動され ...
The team, reporting its work in Nature 10.1038/s41586-019-1335-8, now plans to train a model on full texts of scientific articles, rather than ...
Nature, 2019; 571 (7763): 95 DOI: 10.1038/s41586-019-1335-8. Cite This Page: MLA; APA; Chicago. DOE/Lawrence Berkeley National Laboratory. "With ...
DOI: 10.1038/s41586-019-1335-8 , nature.com/articles/s41586-019-1335-8. Journal information: Nature. Provided by Lawrence Berkeley National ...
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