論文の概要: Inorganic synthesis recommendation by machine learning materials similarity from scientific literature

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02303v1
• Date: Sun, 5 Feb 2023 04:57:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-07 19:03:35.976660
• Title: Inorganic synthesis recommendation by machine learning materials similarity from scientific literature
• Title（参考訳）: 科学文献からの機械学習教材類似性による無機合成推奨
• Authors: Tanjin He, Haoyan Huo, Christopher J. Bartel, Zheren Wang, Kevin Cruse, Gerbrand Ceder
• Abstract要約: 我々は、29,900個の固体合成レシピの知識ベースを使用して、新規なターゲット物質の合成を推奨する前駆体を自動的に学習する。 データ駆動型アプローチは材料の化学的類似性を学習し、類似材料の前駆的な合成手順に新しいターゲットの合成を言及する。 我々のアプローチは、何十年もの合成データを数学的形式で捉え、レコメンデーションエンジンや自律的な研究室での使用を可能にします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Synthesis prediction is a key accelerator for the rapid design of advanced materials. However, determining synthesis variables such as the choice of precursor materials, operations, and conditions is challenging for inorganic materials because the sequence of reactions during heating is not well understood. In this work, we use a knowledge base of 29,900 solid-state synthesis recipes, text-mined from the scientific literature, to automatically learn which precursors to recommend for the synthesis of a novel target material. The data-driven approach learns chemical similarity of materials and refers the synthesis of a new target to precedent synthesis procedures of similar materials, mimicking human synthesis design. When proposing five precursor sets for each of 2,654 unseen test target materials, the recommendation strategy achieves a success rate of at least 82%. Our approach captures decades of heuristic synthesis data in a mathematical form, making it accessible for use in recommendation engines and autonomous laboratories.
• Abstract（参考訳）: 合成予測は先端材料の迅速な設計のための重要な加速器である。 しかし, 加熱中の反応列がよく分かっていないため, 前駆物質の選択, 操作, 条件などの合成変数を決定することは無機材料にとって困難である。 本研究では, 科学文献からテキストマイニングされた29,900種類の固体合成レシピを用いて, 新規な標的物質の合成を推奨する先駆体を自動学習する。 データ駆動アプローチは、物質の化学的類似性を学習し、人間の合成設計を模倣した、類似物質の前例的な合成手順への新しいターゲットの合成を参照する。 2,654個の未確認試験対象材料それぞれに5つの前駆体を提案する場合、推奨戦略は少なくとも82%の成功率を達成する。 我々の手法は何十年ものヒューリスティックな合成データを数学的形式で捉え、レコメンデーションエンジンや自律的な実験室での使用を可能にする。

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