論文の概要: Computing formation enthalpies through an explainable machine learning
method: the case of Lanthanide Orthophosphates solid solutions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.03748v1
- Date: Tue, 7 Mar 2023 09:14:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-08 15:59:21.519605
- Title: Computing formation enthalpies through an explainable machine learning
method: the case of Lanthanide Orthophosphates solid solutions
- Title(参考訳): 説明可能な機械学習手法による計算生成エンタルピー:ランタニドオルトリン酸固溶体の場合
- Authors: Edoardo Di Napoli (1), Xinzhe Wu (1), Thomas Bornhake (2) Piotr M.
Kowalski (3) ((1) J\"ulich Supercomputing Centre Forschungszentrum J\"ulich
GmbH, (2) Physics Department RWTH Aachen University, (3) Institute of Energy
and Climate Research Forschungszentrum J\"ulich GmbH)
- Abstract要約: 本稿では、従来の機械学習手法の洗練された組み合わせを使って説明可能なモデルを得る提案について述べる。
ランタニド系リン酸塩の固溶体形成のエンタルピーに対する新しい高精度な式を導出する手法の有効性を実証する。
- 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: In the last decade, the use of Machine and Deep Learning (MDL) methods in
Condensed Matter physics has seen a steep increase in the number of problems
tackled and methods employed. A number of distinct MDL approaches have been
employed in many different topics; from prediction of materials properties to
computation of Density Functional Theory potentials and inter-atomic force
fields. In many cases the result is a surrogate model which returns promising
predictions but is opaque on the inner mechanisms of its success. On the other
hand, the typical practitioner looks for answers that are explainable and
provide a clear insight on the mechanisms governing a physical phenomena. In
this work, we describe a proposal to use a sophisticated combination of
traditional Machine Learning methods to obtain an explainable model that
outputs an explicit functional formulation for the material property of
interest. We demonstrate the effectiveness of our methodology in deriving a new
highly accurate expression for the enthalpy of formation of solid solutions of
lanthanides orthophosphates.
- Abstract(参考訳): 過去10年間で、凝縮物質物理学におけるマシン・アンド・ディープ・ラーニング(MDL)法の使用は、取り組んだ問題や方法の数が大幅に増加した。
材料特性の予測から密度汎関数理論ポテンシャルの計算、原子間力場など、多くの異なる分野において多くの異なるMDLアプローチが採用されている。
多くの場合、結果は有望な予測を返すが、その成功の内部メカニズムに不透明である代理モデルである。
一方、典型的な実践者は説明可能な答えを探し、物理現象を司るメカニズムについての明確な洞察を提供する。
本稿では、従来の機械学習手法の洗練された組み合わせを用いて、興味のある材料特性に対する明示的な機能的定式化を出力する説明可能なモデルを求める。
本手法は, ランタニドオルソリン酸の固溶体形成のエンタルピーに対する新しい高精度な表現法としての有効性を示す。
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