Fugu-MT 論文翻訳(概要): Leveraging Orbital Information and Atomic Feature in Deep Learning Model

論文の概要: Leveraging Orbital Information and Atomic Feature in Deep Learning Model

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11543v1
Date: Sat, 29 Oct 2022 06:22:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-27 13:34:21.872545
Title: Leveraging Orbital Information and Atomic Feature in Deep Learning Model
Title（参考訳）: 深層学習モデルにおける軌道情報と原子特性の活用
Authors: Xiangrui Yang
Abstract要約: 本稿では,原子記述子生成とグラフ表現学習という2つの部分からなる結晶表現学習フレームワーク,Orbital CrystalNet, OCrystalNetを提案する。 OCrystalNetの能力を実証するために、Material ProjectデータセットとJARVISデータセット上で、多くの予測タスクを実行しました。その結果,我々のモデルは,他の最先端の美術モデルに対して様々な利点があることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.413365552362244
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Predicting material properties base on micro structure of materials has long been a challenging problem. Recently many deep learning methods have been developed for material property prediction. In this study, we propose a crystal representation learning framework, Orbital CrystalNet, OCrystalNet, which consists of two parts: atomic descriptor generation and graph representation learning. In OCrystalNet, we first incorporate orbital field matrix (OFM) and atomic features to construct OFM-feature atomic descriptor, and then the atomic descriptor is used as atom embedding in the atom-bond message passing module which takes advantage of the topological structure of crystal graphs to learn crystal representation. To demonstrate the capabilities of OCrystalNet we performed a number of prediction tasks on Material Project dataset and JARVIS dataset and compared our model with other baselines and state of art methods. To further present the effectiveness of OCrystalNet, we conducted ablation study and case study of our model. The results show that our model have various advantages over other state of art models.
Abstract（参考訳）: 材料のミクロ構造に基づく材料特性の予測は、長い間困難であった。近年,材料特性予測のための深層学習法が数多く開発されている。本研究では,原子記述子生成とグラフ表現学習という2つの部分からなる結晶表現学習フレームワーク,Orbital CrystalNet, OCrystalNetを提案する。 ocrystalnetでは、まずオービタルフィールドマトリックス(ofm)と原子の特徴を組み込んでofm-feature atomic descriptorを構築し、次にアトミックディスクリプタをアトム埋め込みとして、結晶グラフの位相構造を利用して結晶表現を学ぶ。 OCrystalNetの能力を実証するため、Material ProjectデータセットとJARVISデータセット上で多くの予測タスクを実行し、我々のモデルを他のベースラインやアート手法と比較した。 OCrystalNetの有効性をさらに明らかにするため,我々はアブレーション研究とモデルケーススタディを行った。その結果,我々のモデルは,他の芸術モデルと比較して様々な利点があることがわかった。

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