論文の概要: A Comprehensive and Versatile Multimodal Deep Learning Approach for Predicting Diverse Properties of Advanced Materials

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16412v1
• Date: Wed, 29 Mar 2023 02:42:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-30 16:13:38.676972
• Title: A Comprehensive and Versatile Multimodal Deep Learning Approach for Predicting Diverse Properties of Advanced Materials
• Title（参考訳）: 総合的・汎用的なマルチモーダル深層学習手法による先端材料の多様な特性の予測
• Authors: Shun Muroga, Yasuaki Miki, and Kenji Hata
• Abstract要約: 10次元アクリルポリマー複合材料の物性を予測するための多モード深層学習フレームワークを提案する。 提案手法は, 合成条件114,210において, 10個の入力と8個の特性出力を持ち, 913,680個の特性データポイントの予測に成功している。 この研究は、様々な材料に関する将来の研究と、より洗練されたモデルの開発を推進し、全ての材料の全ての特性を予測するという究極の目標に近づいた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9517427900627922
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a multimodal deep learning (MDL) framework for predicting physical properties of a 10-dimensional acrylic polymer composite material by merging physical attributes and chemical data. Our MDL model comprises four modules, including three generative deep learning models for material structure characterization and a fourth model for property prediction. Our approach handles an 18-dimensional complexity, with 10 compositional inputs and 8 property outputs, successfully predicting 913,680 property data points across 114,210 composition conditions. This level of complexity is unprecedented in computational materials science, particularly for materials with undefined structures. We propose a framework to analyze the high-dimensional information space for inverse material design, demonstrating flexibility and adaptability to various materials and scales, provided sufficient data is available. This study advances future research on different materials and the development of more sophisticated models, drawing us closer to the ultimate goal of predicting all properties of all materials.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,10次元アクリルポリマー複合材料の物性を物理特性と化学データを融合して予測するマルチモーダルディープラーニング(mdl)フレームワークを提案する。 mdlモデルは,材料構造評価のための3つの生成的ディープラーニングモデルと,特性予測のための4番目のモデルを含む4つのモジュールからなる。 提案手法は, 合成条件114,210において, 10個の入力と8個の特性出力を持ち, 913,680個の特性データポイントの予測に成功している。 このレベルの複雑さは計算材料科学、特に未定義の構造を持つ材料では前例がない。 本稿では, 逆材料設計のための高次元情報空間を解析し, 十分なデータがあれば, 各種材料やスケールへの柔軟性と適応性を実証する枠組みを提案する。 この研究は、様々な材料の研究とより洗練されたモデルの開発を推し進め、全ての材料の全ての特性を予測するという究極の目標に近づいている。

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