論文の概要: A Binded VAE for Inorganic Material Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.09570v1
- Date: Fri, 17 Dec 2021 15:24:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-20 15:55:40.127043
- Title: A Binded VAE for Inorganic Material Generation
- Title(参考訳): 無機材料生成のための結合型vae
- Authors: Fouad Oubari, Antoine de Mathelin, Rodrigue D\'ecatoire, Mathilde
Mougeot
- Abstract要約: 本研究では,分散データセットの生成に適したBinded-VAEモデルを構築した。
本稿では, ゴム化合物設計の問題点として, 提案手法が標準生成モデルより優れていることを挙げる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Designing new industrial materials with desired properties can be very
expensive and time consuming. The main difficulty is to generate compounds that
correspond to realistic materials. Indeed, the description of compounds as
vectors of components' proportions is characterized by discrete features and a
severe sparsity. Furthermore, traditional generative model validation processes
as visual verification, FID and Inception scores are tailored for images and
cannot then be used as such in this context. To tackle these issues, we develop
an original Binded-VAE model dedicated to the generation of discrete datasets
with high sparsity. We validate the model with novel metrics adapted to the
problem of compounds generation. We show on a real issue of rubber compound
design that the proposed approach outperforms the standard generative models
which opens new perspectives for material design optimization.
- Abstract(参考訳): 望ましい性質を持つ新しい工業材料を設計することは、非常に高価で時間がかかります。
主な困難は、現実的な物質に対応する化合物を生成することである。
実際、成分の比率のベクトルとしての化合物の記述は、離散的特徴と厳しいスパーシティによって特徴づけられる。
さらに、視覚的検証やfid、インセプションスコアといった従来の生成モデル検証プロセスは、画像用に調整されており、このコンテキストでは使用できない。
これらの問題に対処するため,我々は分離データセット生成に特化したバインド・ベイモデルを開発した。
化合物生成問題に適応した新しい指標でモデルを検証した。
ゴム複合設計の真の課題として,提案手法が材料設計最適化の新しい視点を開く標準生成モデルよりも優れていることを示す。
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