論文の概要: ABO3 Perovskites' Formability Prediction and Crystal Structure Classification using Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.10125v1
• Date: Mon, 21 Feb 2022 11:15:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-23 10:33:51.044789
• Title: ABO3 Perovskites' Formability Prediction and Crystal Structure Classification using Machine Learning
• Title（参考訳）: ABO3 ペロブスカイトの成形性予測と機械学習による結晶構造分類
• Authors: Minhaj Uddin Ahmad, A.Abdur Rahman Akib, Md. Mohsin Sarker Raihan, Abdullah Bin Shams
• Abstract要約: ABO3型ペロブスカイトの成形性は予測され, 結晶構造は機械学習を用いて分類される。 我々の機械学習モデルは、望まれるペロブスカイト構造の急速な発展に役立つかもしれない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Renewable energy sources are of great interest to combat global warming, yet promising sources like photovoltaic (PV) cells are not efficient and cheap enough to act as an alternative to traditional energy sources. Perovskite has high potential as a PV material but engineering the right material for a specific application is often a lengthy process. In this paper, ABO3 type perovskites' formability is predicted and its crystal structure is classified using machine learning with high accuracy, which provides a fast screening process. Although the study was done with solar-cell application in mind, the prediction framework is generic enough to be used for other purposes. Formability of perovskite is predicted and its crystal structure is classified with an accuracy of 98.57% and 90.53% respectively using Random Forest after 5-fold cross-validation. Our machine learning model may aid in the accelerated development of a desired perovskite structure by providing a quick mechanism to get insight into the material's properties in advance.
• Abstract（参考訳）: 再生可能エネルギー源は温暖化対策に非常に興味があるが、太陽光発電(PV)細胞のような有望なエネルギー源は、従来のエネルギー源の代替となるのに十分な効率と安価ではない。 ペロブスカイトはPV材料として高いポテンシャルを持つが、特定の用途に適した材料を設計することは、しばしば長いプロセスである。 本稿では,abo3型ペロブスカイトの形成性を予測し,高い精度で機械学習を用いて結晶構造を分類し,高速なスクリーニングプロセスを提供する。 この研究はソーラーセルの応用を念頭に置いて行われたが、予測フレームワークは他の目的に使えるほど汎用的である。 ペロブスカイトの成形性が予測され、その結晶構造は5倍クロスバリデーション後のランダムフォレストを用いてそれぞれ98.57%と90.53%の精度で分類される。 この機械学習モデルは,素材の特性を事前に把握するための迅速なメカニズムを提供することにより,所望のペロブスカイト構造の開発を加速させる。

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