論文の概要: Predicting Material Properties Using a 3D Graph Neural Network with Invariant Local Descriptors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.11023v1
• Date: Tue, 16 Feb 2021 19:56:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-06 04:06:56.203456
• Title: Predicting Material Properties Using a 3D Graph Neural Network with Invariant Local Descriptors
• Title（参考訳）: 不変局所記述子を用いた3次元グラフニューラルネットワークによる材料特性予測
• Authors: Boyu Zhang, Mushen Zhou, Jianzhong Wu, Fuchang Gao
• Abstract要約: 材料特性を正確に予測することは新しい材料の発見と設計に不可欠である。 機械学習の手法の中で、グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCNN)が最も成功したものの一つである。 隣接原子間の相互作用を3次元空間で同時にモデル化する,新規な畳み込みを持つ適応型GCNNを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4956709222278243
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurately predicting material properties is critical for discovering and designing novel materials. Machine learning technologies have attracted significant attention in materials science community for their potential for large-scale screening. Among the machine learning methods, graph convolution neural networks (GCNNs) have been one of the most successful ones because of their flexibility and effectiveness in describing 3D structural data. Most existing GCNN models focus on the topological structure but overly simplify the three-dimensional geometric structure. In materials science, the 3D-spatial distribution of the atoms, however, is crucial for determining the atomic states and interatomic forces. In this paper, we propose an adaptive GCNN with novel convolutions that model interactions among all neighboring atoms in three-dimensional space simultaneously. We apply the model to two distinctly challenging problems on predicting material properties. The first is Henry's constant for gas adsorption in Metal-Organic Frameworks (MOFs), which is notoriously difficult because of its high sensitivity to atomic configurations. The second is the ion conductivity of solid-state crystal materials, which is difficult because of very few labeled data available for training. The new model outperforms existing GCNN models on both data sets, suggesting that some important three-dimensional geometric information is indeed captured by the new model.
• Abstract（参考訳）: 材料特性を正確に予測することは新しい材料の発見と設計に不可欠である。 機械学習技術は、大規模スクリーニングの可能性について、材料科学コミュニティで大きな注目を集めている。 機械学習の手法の中で、グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCNN)は3D構造データを記述する際の柔軟性と有効性から、最も成功したものの一つである。 既存のGCNNモデルはトポロジカル構造に重点を置いているが、三次元幾何学構造を過度に単純化している。 物質科学では、原子の3次元空間分布は原子の状態と原子間力を決定するために重要である。 本稿では, 近接する全ての原子間の相互作用を3次元空間で同時にモデル化する新しい畳み込み型適応GCNNを提案する。 このモデルを,物質特性の予測における2つの難解な問題に適用する。 第一にヘンリーの金属有機フレームワーク(MOF)へのガス吸着定数は、原子配置に対する高い感度のため、非常に難しい。 2つ目は固体結晶材料のイオン伝導率であり、これはトレーニングに利用可能なラベル付きデータが少ないため難しい。 この新しいモデルは、両方のデータセット上で既存のGCNNモデルよりも優れており、重要な3次元幾何学的情報が実際に新しいモデルによって捕捉されていることを示唆している。

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