Organizational Learning in Materials Discovery Campaigns: Which Databases, Calculations, and Agent Teams Pay Off
Dit artikel betoogt dat effectieve campagnes voor de ontdekking van materialen strategisch organisatorisch leren vereisen door zorgvuldig een paar hoogwaardige databronnen te selecteren om afnemende meeropbrengsten door overmatige pooling te vermijden, berekeningen te hergebruiken over meerdere campagnes heen om kostenefficiëntie te waarborgen, en adaptieve agentteams in te zetten die consistente voorspellingen samenvoegen om zowel willekeurige baselines als statische modellen te overtreffen.