論文の概要: Composition based oxidation state prediction of materials using deep learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15895v1
• Date: Tue, 29 Nov 2022 03:24:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-30 17:41:29.467031
• Title: Composition based oxidation state prediction of materials using deep learning
• Title（参考訳）: 深層学習を用いた材料の組成に基づく酸化状態予測
• Authors: Nihang Fu, Jeffrey Hu, Ying Feng, Gregory Morrison, Hans-Conrad zur Loye, Jianjun Hu
• Abstract要約: 本研究は, 化学組成のみを付与した無機化合物の全元素の酸化状態を予測するための, 深層学習に基づく BERT 変換言語モデル BERTOS を提案する。 本モデルでは,全元素酸化状態の96.82%の精度をICSDデータセット上でベンチマークし,酸化材料の97.61%の精度を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0765359420035392
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Oxidation states are the charges of atoms after their ionic approximation of their bonds, which have been widely used in charge-neutrality verification, crystal structure determination, and reaction estimation. Currently only heuristic rules exist for guessing the oxidation states of a given compound with many exceptions. Recent work has developed machine learning models based on heuristic structural features for predicting the oxidation states of metal ions. However, composition based oxidation state prediction still remains elusive so far, which is more important in new material discovery for which the structures are not even available. This work proposes a novel deep learning based BERT transformer language model BERTOS for predicting the oxidation states of all elements of inorganic compounds given only their chemical composition. Our model achieves 96.82\% accuracy for all-element oxidation states prediction benchmarked on the cleaned ICSD dataset and achieves 97.61\% accuracy for oxide materials. We also demonstrate how it can be used to conduct large-scale screening of hypothetical material compositions for materials discovery.
• Abstract（参考訳）: 酸化状態は、それらの結合のイオン近似後の原子の電荷であり、電荷-中立性検証、結晶構造決定、反応推定に広く用いられている。 現在、多くの例外がある化合物の酸化状態を予測するためのヒューリスティックな規則が存在する。 近年,金属イオンの酸化状態を予測するためのヒューリスティック構造に基づく機械学習モデルが開発されている。 しかし, 組成に基づく酸化状態予測はいまだ解明されていないため, 構造が得られない新しい材料発見において, より重要である。 本研究は, 化学組成のみを付与した無機化合物の全元素の酸化状態を予測するための, 深層学習に基づく BERT 変換言語モデル BERTOS を提案する。 本モデルでは, クリーン化ICSDデータセット上でベンチマークした全元素酸化状態予測の精度96.82 %, 酸化物材料の精度97.61 %を実現している。 また, 材料発見のための仮定的材料組成の大規模スクリーニングにも利用できることを示す。

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