論文の概要: Leveraging Language Representation for Material Recommendation, Ranking, and Exploration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.01101v1
• Date: Mon, 1 May 2023 21:58:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-03 16:01:26.360852
• Title: Leveraging Language Representation for Material Recommendation, Ranking, and Exploration
• Title（参考訳）: 資料推薦・ランク付け・探索のための言語表現の活用
• Authors: Jiaxing Qu, Yuxuan Richard Xie, Elif Ertekin
• Abstract要約: 本稿では,物質科学固有の言語モデルから派生した自然言語埋め込みを用いた材料発見フレームワークを提案する。 プロトタイプ構造の多様化を実証し,未研究の高性能材料空間を同定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Data-driven approaches for material discovery and design have been accelerated by emerging efforts in machine learning. While there is enormous progress towards learning the structure to property relationship of materials, methods that allow for general representations of crystals to effectively explore the vast material search space and identify high-performance candidates remain limited. In this work, we introduce a material discovery framework that uses natural language embeddings derived from material science-specific language models as representations of compositional and structural features. The discovery framework consists of a joint scheme that, given a query material, first recalls candidates based on representational similarity, and ranks the candidates based on target properties through multi-task learning. The contextual knowledge encoded in language representations is found to convey information about material properties and structures, enabling both similarity analysis for recall, and multi-task learning to share information for related properties. By applying the discovery framework to thermoelectric materials, we demonstrate diversified recommendations of prototype structures and identify under-studied high-performance material spaces, including halide perovskite, delafossite-like, and spinel-like structures. By leveraging material language representations, our framework provides a generalized means for effective material recommendation, which is task-agnostic and can be applied to various material systems.
• Abstract（参考訳）: 物質発見と設計のためのデータ駆動アプローチは、機械学習における新たな取り組みによって加速されている。 材料の構造から物性関係への学習には大きな進歩があるが、結晶の一般表現によって広大な物質探索空間を効果的に探索し、高性能な候補を特定する方法はまだ限られている。 本研究では, 物質科学固有の言語モデルから派生した自然言語埋め込みを, 構成的・構造的特徴の表現として利用する材料発見フレームワークを提案する。 探索フレームワークは、クエリ素材が与えられた場合、まず表現的類似性に基づいて候補をリコールし、マルチタスク学習により対象特性に基づいて候補をランク付けする。 言語表現にエンコードされた文脈知識は、物質的特性と構造に関する情報を伝達し、リコールの類似性分析と、関連するプロパティに関する情報を共有するマルチタスク学習の両方を可能にする。 熱電材料に発見の枠組みを適用し, 試作構造物の多角化を実証し, ハロゲン化ペロブスカイト, デラフォサイト様, スピネル様構造を含む未研究の高性能材料空間を同定した。 本フレームワークは, 材料言語表現を活用することで, タスクに依存しない, 様々な材料システムに適用可能な, 効果的な材料レコメンデーションの一般化手段を提供する。

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