論文の概要: Deciphering Cryptic Behavior in Bimetallic Transition Metal Complexes
with Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.14280v1
- Date: Thu, 29 Jul 2021 19:01:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-02 12:52:13.329133
- Title: Deciphering Cryptic Behavior in Bimetallic Transition Metal Complexes
with Machine Learning
- Title（参考訳）: 機械学習による二金属遷移金属錯体の暗号的挙動の解明
- Authors: Michael G. Taylor, Aditya Nandy, Connie C. Lu, and Heather J. Kulik
- Abstract要約: 我々は, 金属-金属結合の程度を予測するために, 330個の構造的特徴を持つヘテロビメタルのサブセット上で回帰モデルを訓練した。
我々の研究は、有理二金属設計の指針を提供し、形式比を含む特性は、ある期間から別の期間に転移可能であることを示唆している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.856335408411906
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The rational tailoring of transition metal complexes is necessary to address
outstanding challenges in energy utilization and storage. Heterobimetallic
transition metal complexes that exhibit metal-metal bonding in stacked "double
decker" ligand structures are an emerging, attractive platform for catalysis,
but their properties are challenging to predict prior to laborious synthetic
efforts. We demonstrate an alternative, data-driven approach to uncovering
structure-property relationships for rational bimetallic complex design. We
tailor graph-based representations of the metal-local environment for these
heterobimetallic complexes for use in training of multiple linear regression
and kernel ridge regression (KRR) models. Focusing on oxidation potentials, we
obtain a set of 28 experimentally characterized complexes to develop a multiple
linear regression model. On this training set, we achieve good accuracy (mean
absolute error, MAE, of 0.25 V) and preserve transferability to unseen
experimental data with a new ligand structure. We trained a KRR model on a
subset of 330 structurally characterized heterobimetallics to predict the
degree of metal-metal bonding. This KRR model predicts relative metal-metal
bond lengths in the test set to within 5%, and analysis of key features reveals
the fundamental atomic contributions (e.g., the valence electron configuration)
that most strongly influence the behavior of complexes. Our work provides
guidance for rational bimetallic design, suggesting that properties including
the formal shortness ratio should be transferable from one period to another.
- Abstract（参考訳）: 遷移金属錯体の合理的な調整は、エネルギー利用と貯蔵における顕著な課題に対処するために必要である。
金属-金属結合を示すヘテロビス金属遷移金属錯体は、重畳された「二重デッキ」配位子構造は、触媒作用の新興かつ魅力的な基盤であるが、それらの性質は、退屈な合成作業の前に予測することが困難である。
有理二金属複合設計のための構造とプロパティの関係を明らかにするためのデータ駆動アプローチを示す。
我々は多元線形回帰モデルとカーネルリッジ回帰モデル(krr)モデルの訓練に使用するヘテロ二金属錯体の金属局所環境のグラフベース表現を調整した。
酸化ポテンシャルに着目し,28種類の実験的特性を有する錯体からなる多重線形回帰モデルを構築した。
このトレーニングセットでは、高い精度(すなわち絶対誤差、MAE、0.25V)を実現し、新しいリガンド構造を持つ未確認実験データへの転送性を維持する。
金属-金属結合の程度を予測するため, 構造的特徴を持つヘテロビメタル330のサブセットを用いてKRRモデルを訓練した。
このKRRモデルは、テストセットの相対金属-金属結合長を5%以内まで予測し、重要な特徴の分析により、錯体の挙動に最も強く影響を与える基本原子寄与(原子価電子配置など)が明らかになる。
我々の研究は有理二金属設計の指針を提供し、形式的短さ比を含む特性は、ある期間から別の期間に転移可能であることを示唆している。
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