論文の概要: PhAST: Physics-Aware, Scalable, and Task-specific GNNs for Accelerated Catalyst Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12020v1
• Date: Tue, 22 Nov 2022 05:24:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-23 19:24:03.213928
• Title: PhAST: Physics-Aware, Scalable, and Task-specific GNNs for Accelerated Catalyst Design
• Title（参考訳）: PhAST:加速触媒設計のための物理認識,スケーラブル,タスク固有GNN
• Authors: Alexandre Duval, Victor Schmidt, Santiago Miret, Yoshua Bengio, Alex Hern\'andez-Garc\'ia, David Rolnick
• Abstract要約: 機械学習は、大量のデータから材料の特性を効率的にモデル化する可能性を秘めている。 本稿では,計算効率と精度を両立させるタスク特化技術を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 124.45503975077983
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Mitigating the climate crisis requires a rapid transition towards lower carbon energy. Catalyst materials play a crucial role in the electrochemical reactions involved in a great number of industrial processes key to this transition, such as renewable energy storage and electrofuel synthesis. To reduce the amount of energy spent on such processes, we must quickly discover more efficient catalysts to drive the electrochemical reactions. Machine learning (ML) holds the potential to efficiently model the properties of materials from large amounts of data, and thus to accelerate electrocatalyst design. The Open Catalyst Project OC20 data set was constructed to that end. However, most existing ML models trained on OC20 are still neither scalable nor accurate enough for practical applications. Here, we propose several task-specific innovations, applicable to most architectures, which increase both computational efficiency and accuracy. In particular, we propose improvements in (1) the graph creation step, (2) atom representations and (3) the energy prediction head. We describe these contributions and evaluate them on several architectures, showing up to 5$\times$ reduction in inference time without sacrificing accuracy.
• Abstract（参考訳）: 気候変動の緩和には、低炭素エネルギーへの急速な移行が必要である。 触媒材料は、再生可能エネルギー貯蔵や電気燃料合成など、この遷移の鍵となる多くの産業プロセスに関わる電気化学反応において重要な役割を果たす。 このようなプロセスに費やされるエネルギーを減らすために、電気化学反応を駆動するより効率的な触媒を迅速に発見する必要がある。 機械学習(ML)は、大量のデータから材料の特性を効率的にモデル化し、電気触媒設計を加速する可能性を持っている。 この目的のためにopen catalyst project oc20データセットが構築された。 しかし、OC20でトレーニングされた既存のMLモデルの多くは、実用アプリケーションに十分なスケーラビリティや正確性を持っていない。 本稿では,計算効率と精度を両立させる多くのアーキテクチャに適用可能なタスク固有の技術革新を提案する。 特に,(1)グラフ生成ステップ,(2)原子表現,(3)エネルギー予測ヘッドの改良を提案する。 これらのコントリビューションを記述し、いくつかのアーキテクチャ上で評価し、精度を犠牲にすることなく最大5$\times$推論時間を短縮する。

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