論文の概要: Multimodal machine learning for materials science: composition-structure bimodal learning for experimentally measured properties

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.04478v1
• Date: Fri, 4 Aug 2023 02:04:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-10-23 08:09:34.425898
• Title: Multimodal machine learning for materials science: composition-structure bimodal learning for experimentally measured properties
• Title（参考訳）: 材料科学のためのマルチモーダル機械学習--構成構造バイモーダル学習による実験的検討
• Authors: Sheng Gong, Shuo Wang, Taishan Zhu, Yang Shao-Horn, and Jeffrey C. Grossman
• Abstract要約: 本稿では,構成構造ビモーダル学習による材料科学におけるマルチモーダル機械学習の新しいアプローチを提案する。 提案するCOSNetは,不完全な構造情報を持つ実験材料特性の学習と予測を強化するために設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.495968252019426
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The widespread application of multimodal machine learning models like GPT-4 has revolutionized various research fields including computer vision and natural language processing. However, its implementation in materials informatics remains underexplored, despite the presence of materials data across diverse modalities, such as composition and structure. The effectiveness of machine learning models trained on large calculated datasets depends on the accuracy of calculations, while experimental datasets often have limited data availability and incomplete information. This paper introduces a novel approach to multimodal machine learning in materials science via composition-structure bimodal learning. The proposed COmposition-Structure Bimodal Network (COSNet) is designed to enhance learning and predictions of experimentally measured materials properties that have incomplete structure information. Bimodal learning significantly reduces prediction errors across distinct materials properties including Li conductivity in solid electrolyte, band gap, refractive index, dielectric constant, energy, and magnetic moment, surpassing composition-only learning methods. Furthermore, we identified that data augmentation based on modal availability plays a pivotal role in the success of bimodal learning.
• Abstract（参考訳）: GPT-4のようなマルチモーダル機械学習モデルの広範な応用は、コンピュータビジョンや自然言語処理など様々な研究分野に革命をもたらした。 しかし、材料情報学におけるその実装は、構成や構造など多岐にわたる材料データが存在するにもかかわらず、未調査のままである。 大規模計算データセットでトレーニングされた機械学習モデルの有効性は計算の精度に依存するが、実験データセットはデータ可用性や不完全な情報が少ないことが多い。 本稿では,構成構造ビモーダル学習による材料科学におけるマルチモーダル機械学習の新しいアプローチを提案する。 提案するCOSNetは,不完全な構造情報を持つ実験材料特性の学習と予測を強化するために設計されている。 バイモーダル学習は, 固体電解質中のLi伝導率, バンドギャップ, 屈折率, 誘電率, エネルギー, 磁気モーメントなど, 組成のみの学習法を超越した材料特性の予測誤差を著しく低減する。 さらに,バイモーダル学習の成功において,モーダルアベイラビリティに基づくデータ拡張が重要な役割を担っていることを見出した。

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