論文の概要: Explainable machine learning to enable high-throughput electrical conductivity optimization and discovery of doped conjugated polymers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04103v2
• Date: Sat, 27 Apr 2024 05:13:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-01 01:14:26.056724
• Title: Explainable machine learning to enable high-throughput electrical conductivity optimization and discovery of doped conjugated polymers
• Title（参考訳）: 高出力電気伝導率最適化とドープ共役高分子の発見を可能にする説明可能な機械学習
• Authors: Ji Wei Yoon, Adithya Kumar, Pawan Kumar, Kedar Hippalgaonkar, J Senthilnath, Vijila Chellappan,
• Abstract要約: ドープポリマー材料の電気伝導度測定に伴うワークフローを高速化する機械学習(ML)手法を提案する。 分類モデルは、導電率25〜100S/cmの試料を正確に分類し、最大で100%の精度を達成する。 高導電率試料のサブセットについては, 回帰モデルを用いて導電率を予測し, 印象的なR2値 0.984 を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3842866599603452
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The combination of high-throughput experimentation techniques and machine learning (ML) has recently ushered in a new era of accelerated material discovery, enabling the identification of materials with cutting-edge properties. However, the measurement of certain physical quantities remains challenging to automate. Specifically, meticulous process control, experimentation and laborious measurements are required to achieve optimal electrical conductivity in doped polymer materials. We propose a ML approach, which relies on readily measured absorbance spectra, to accelerate the workflow associated with measuring electrical conductivity. The classification model accurately classifies samples with a conductivity > 25 to 100 S/cm, achieving a maximum of 100 % accuracy rate. For the subset of highly conductive samples, we employed a regression model to predict their conductivities, yielding an impressive test R2 value of 0.984. We tested the models with samples of the two highest conductivities (498 and 506 S/cm) and showed that they were able to correctly classify and predict the two extrapolative conductivities at satisfactory levels of errors. The proposed ML-assisted workflow results in an improvement in the efficiency of the conductivity measurements by 89 % of the maximum achievable using our experimental techniques. Furthermore, our approach addressed the common challenge of the lack of explainability in ML models by exploiting bespoke mathematical properties of the descriptors and ML model, allowing us to gain corroborated insights into the spectral influences on conductivity. Through this study, we offer an accelerated pathway for optimizing the properties of doped polymer materials while showcasing the valuable insights that can be derived from purposeful utilization of ML in experimental science.
• Abstract（参考訳）: 近年,高スループット実験技術と機械学習(ML)の組み合わせにより,材料発見が加速する新たな時代が到来し,素材の最先端特性の識別が可能になった。 しかし、特定の物理量の測定は自動化が難しいままである。 具体的には、ドープポリマー材料の最適電気伝導率を達成するためには、精巧なプロセス制御、実験、および精巧な測定が必要である。 本稿では,容易に測定可能な吸収スペクトルを用いたML手法を提案し,導電率測定に伴うワークフローを高速化する。 この分類モデルは, 導電率25〜100S/cmの試料を正確に分類し, 最大精度を100%とする。 高導電率試料のサブセットについては, 回帰モデルを用いて導電率を予測し, 印象的なR2値 0.984 を得た。 その結果, 2つの高い導電率 (498および506S/cm) の試料を用いて実験を行い, 良好な誤差で2つの導電率を正しく分類し, 予測できることが判明した。 提案したML支援ワークフローは, 導電率測定の効率を, 実験手法による最大達成率の89パーセント向上する。 さらに,本手法では,記述子とMLモデルの相反する数学的特性を活用することで,MLモデルにおける説明可能性の欠如という共通の課題に対処し,導電性に対するスペクトルの影響について,相関した知見を得ることができた。 本研究では,実験科学におけるMLの目的的利用から得られる貴重な知見を提示しながら,ドープポリマー材料の特性を最適化するための加速経路を提案する。

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