Fugu-MT 論文翻訳(概要): CrysMMNet: Multimodal Representation for Crystal Property Prediction

論文の概要: CrysMMNet: Multimodal Representation for Crystal Property Prediction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.05390v1
Date: Fri, 9 Jun 2023 11:16:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-16 03:44:36.148834
Title: CrysMMNet: Multimodal Representation for Crystal Property Prediction
Title（参考訳）: CrysMMNet:結晶特性予測のためのマルチモーダル表現
Authors: Kishalay Das, Pawan Goyal, Seung-Cheol Lee, Satadeep Bhattacharjee, Niloy Ganguly
Abstract要約: CrysMMNetは、構造的およびテキスト的表現を融合させ、結晶材料の共同マルチモーダル表現を生成する単純なマルチモーダルフレームワークである。我々は、CrysMMNetが既存の最先端のベースラインメソッドよりも優れたマージンを持つことを示すために、10の異なるプロパティにわたる2つのベンチマークデータセットに関する広範な実験を行った。
参考スコア（独自算出の注目度）: 22.576167897068956
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Machine Learning models have emerged as a powerful tool for fast and accurate prediction of different crystalline properties. Exiting state-of-the-art models rely on a single modality of crystal data i.e. crystal graph structure, where they construct multi-graph by establishing edges between nearby atoms in 3D space and apply GNN to learn materials representation. Thereby, they encode local chemical semantics around the atoms successfully but fail to capture important global periodic structural information like space group number, crystal symmetry, rotational information, etc, which influence different crystal properties. In this work, we leverage textual descriptions of materials to model global structural information into graph structure and learn a more robust and enriched representation of crystalline materials. To this effect, we first curate a textual dataset for crystalline material databases containing descriptions of each material. Further, we propose CrysMMNet, a simple multi-modal framework, which fuses both structural and textual representation together to generate a joint multimodal representation of crystalline materials. We conduct extensive experiments on two benchmark datasets across ten different properties to show that CrysMMNet outperforms existing state-of-the-art baseline methods with a good margin. We also observe that fusing the textual representation with crystal graph structure provides consistent improvement for all the SOTA GNN models compared to their own vanilla versions. We have shared the textual dataset, that we have curated for both the benchmark material databases, with the community for future use.
Abstract（参考訳）: 機械学習モデルは、異なる結晶特性を高速かつ正確に予測するための強力なツールとして登場した。最先端のモデルは結晶データ(結晶グラフ構造)の単一のモジュラリティに依存しており、そこでは近傍の原子間のエッジを3次元空間内に確立し、GNNを適用して材料表現を学ぶ。これにより、原子の周りの局所的な化学意味論を符号化するが、空間群数、結晶対称性、回転情報などの重要な大域的な周期的構造情報を捕捉できず、異なる結晶特性に影響を及ぼす。本研究では,資料のテキスト記述を利用して,グローバルな構造情報をグラフ構造にモデル化し,より堅牢でリッチな結晶材料表現を学習する。そこで本研究では,まず,各資料の記述を含む結晶性材料データベースのテキストデータセットをキュレートする。さらに,構造表現とテキスト表現の両方を融合して結晶材料の結合多様表現を生成する,単純なマルチモーダルフレームワークであるcrysmmnetを提案する。我々は、CrysMMNetが既存の最先端のベースラインメソッドよりも優れたマージンを持つことを示すために、10の異なるプロパティにわたる2つのベンチマークデータセットに関する広範な実験を行った。また, テキスト表現を結晶グラフ構造と融合させることで, 全SOTA GNNモデルのバニラ版と比較して一貫した改善が期待できる。私たちは、ベンチマーク資料データベースと将来の使用のためにコミュニティの両方でキュレートしたテキストデータセットを共有しました。

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