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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.01101v2
• Date: Sat, 20 May 2023 03:35:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 03:00:35.959276
• 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, Kamil M. Ciesielski, Claire E. Porter, Eric S. Toberer, Elif Ertekin
• Abstract要約: 本稿では,言語モデルから派生した自然言語埋め込みを,構成的特徴と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。 この枠組みを熱電学に適用することにより, 試作構造物の多種多様な推薦を行い, 未検討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. However, general representations of crystals to explore the vast material search space remain limited. We introduce a material discovery framework that uses natural language embeddings derived from language models as representations of compositional and structural features. The discovery framework consists of a joint scheme that first recalls relevant candidates, and next ranks the candidates based on multiple target properties. The contextual knowledge encoded in language representations conveys information about material properties and structures, enabling both representational similarity analysis for recall, and multi-task learning to share information across related properties. By applying the framework to thermoelectrics, we demonstrate diversified recommendations of prototype structures and identify under-studied high-performance material spaces. The recommended materials are corroborated by first-principles calculations and experiments, revealing novel materials with potential high performance. Our framework provides a task-agnostic means for effective material recommendation 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。 しかし、巨大な物質探索空間を探索する結晶の一般的な表現は限られている。 本稿では,言語モデルからの自然言語埋め込みを合成的・構造的特徴の表現として利用する物質発見フレームワークを提案する。 発見フレームワークは、まず関連する候補をリコールするジョイントスキームで構成され、次に複数のターゲット特性に基づいて候補をランク付けする。 言語表現に符号化された文脈知識は、材料特性や構造に関する情報を伝達し、リコールのための表現的類似性分析とマルチタスク学習の両方が関連プロパティ間で情報を共有することができる。 この枠組みを熱電学に適用することにより,プロトタイプ構造の多様な推奨と,未検討の高性能材料空間の同定を行う。 推奨材料は第一原理計算と実験により相関し、潜在的に高い性能を有する新規材料を明らかにする。 本フレームワークは効果的な材料推薦のためのタスクに依存しない手段を提供し,様々な材料システムに適用できる。

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