論文の概要: Band-gap regression with architecture-optimized message-passing neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06348v1
• Date: Tue, 12 Sep 2023 16:13:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-13 12:12:03.868206
• Title: Band-gap regression with architecture-optimized message-passing neural networks
• Title（参考訳）: アーキテクチャ最適化メッセージパッシングニューラルネットワークを用いたバンドギャップ回帰
• Authors: Tim Bechtel, Daniel T. Speckhard, Jonathan Godwin, Claudia Draxl
• Abstract要約: AFLOWデータベースからの密度汎関数理論データから材料を金属または半導体/絶縁体として分類するMPNNを訓練する。 次に,MPNNのモデル構造とハイパーパラメータ空間を探索し,非金属と同定された材料のバンドギャップを予測する。 検索から得られる最高のパフォーマンスモデルはアンサンブルにまとめられ、既存のモデルよりもはるかに優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9590152885845324
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Graph-based neural networks and, specifically, message-passing neural networks (MPNNs) have shown great potential in predicting physical properties of solids. In this work, we train an MPNN to first classify materials through density functional theory data from the AFLOW database as being metallic or semiconducting/insulating. We then perform a neural-architecture search to explore the model architecture and hyperparameter space of MPNNs to predict the band gaps of the materials identified as non-metals. The parameters in the search include the number of message-passing steps, latent size, and activation-function, among others. The top-performing models from the search are pooled into an ensemble that significantly outperforms existing models from the literature. Uncertainty quantification is evaluated with Monte-Carlo Dropout and ensembling, with the ensemble method proving superior. The domain of applicability of the ensemble model is analyzed with respect to the crystal systems, the inclusion of a Hubbard parameter in the density functional calculations, and the atomic species building up the materials.
• Abstract（参考訳）: グラフベースのニューラルネットワーク、特にメッセージパスニューラルネットワーク(MPNN)は、固体の物理的特性を予測する大きな可能性を示している。 本研究では, AFLOWデータベースからの密度汎関数理論データから材料を金属的, 半導体的, 絶縁的に分類するMPNNを訓練する。 次に,MPNNのモデルアーキテクチャとハイパーパラメータ空間を探索し,非金属と同定された材料のバンドギャップを予測する。 検索のパラメータには、メッセージパッシングステップの数、潜時サイズ、アクティベーション機能などが含まれる。 検索から得られるトップパフォーマンスのモデルは、文献から既存のモデルを大きく上回るアンサンブルにプールされる。 不確かさの定量化はモンテカルロ・ドロップアウトとアンサンブルで評価され、アンサンブル法は優れていた。 アンサンブルモデルの適用性の領域は,結晶系,密度汎関数計算におけるハバードパラメータの含み,材料を構成する原子種について分析する。

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