Fugu-MT 論文翻訳(概要): S2SNet: A Pretrained Neural Network for Superconductivity Discovery

論文の概要: S2SNet: A Pretrained Neural Network for Superconductivity Discovery

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.16270v1
Date: Wed, 28 Jun 2023 14:52:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-29 13:45:39.909909
Title: S2SNet: A Pretrained Neural Network for Superconductivity Discovery
Title（参考訳）: S2SNet:超伝導発見のためのトレーニング済みニューラルネットワーク
Authors: Ke Liu and Kaifan Yang and Jiahong Zhang and Renjun Xu
Abstract要約: 本稿では,超伝導予測に注意機構を利用する新しいモデルS2SNetを提案する。 S2SNetは、新しい最先端の精度を92%、AUC(Area Under Curve)を0.92の精度で実現している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.114842429117009
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Superconductivity allows electrical current to flow without any energy loss, and thus making solids superconducting is a grand goal of physics, material science, and electrical engineering. More than 16 Nobel Laureates have been awarded for their contribution to superconductivity research. Superconductors are valuable for sustainable development goals (SDGs), such as climate change mitigation, affordable and clean energy, industry, innovation and infrastructure, and so on. However, a unified physics theory explaining all superconductivity mechanism is still unknown. It is believed that superconductivity is microscopically due to not only molecular compositions but also the geometric crystal structure. Hence a new dataset, S2S, containing both crystal structures and superconducting critical temperature, is built upon SuperCon and Material Project. Based on this new dataset, we propose a novel model, S2SNet, which utilizes the attention mechanism for superconductivity prediction. To overcome the shortage of data, S2SNet is pre-trained on the whole Material Project dataset with Masked-Language Modeling (MLM). S2SNet makes a new state-of-the-art, with out-of-sample accuracy of 92% and Area Under Curve (AUC) of 0.92. To the best of our knowledge, S2SNet is the first work to predict superconductivity with only information of crystal structures. This work is beneficial to superconductivity discovery and further SDGs. Code and datasets are available in https://github.com/zjuKeLiu/S2SNet
Abstract（参考訳）: 超伝導は、エネルギー損失なしに電流を流すことができ、固体超伝導は物理学、物質科学、電気工学の最大の目標である。 16人以上のノーベル賞受賞者が超伝導研究への貢献で受賞している。超伝導体は、気候変動緩和、安価でクリーンなエネルギー、産業、イノベーション、インフラなど、持続可能な開発目標(SDG)に価値がある。しかし、全ての超伝導機構を説明する統一物理学理論はまだ不明である。超伝導は分子組成だけでなく、幾何学的結晶構造も原因であると考えられている。そのため、結晶構造と超伝導臨界温度の両方を含む新しいデータセットS2SがSuperConとMaterial Project上に構築されている。この新たなデータセットに基づいて,超伝導予測に注目機構を利用する新しいモデルS2SNetを提案する。データ不足を克服するために、s2snetは、マスキング言語モデリング(mlm)を使用して、マテリアルプロジェクトデータセット全体に事前トレーニングされる。 S2SNetは、新しい最先端の精度を92%、AUC(Area Under Curve)を0.92の精度で実現している。我々の知る限りでは、S2SNetは結晶構造の情報のみを用いて超伝導を予測する最初の研究である。この研究は超伝導の発見とさらにsdgに有益である。コードとデータセットはhttps://github.com/zjuKeLiu/S2SNetで入手できる。

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