論文の概要: Multimodal Learning for Materials
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00111v2
- Date: Fri, 5 Apr 2024 15:44:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-08 18:45:22.324820
- Title: Multimodal Learning for Materials
- Title(参考訳): 材料のマルチモーダル学習
- Authors: Viggo Moro, Charlotte Loh, Rumen Dangovski, Ali Ghorashi, Andrew Ma, Zhuo Chen, Peter Y. Lu, Thomas Christensen, Marin Soljačić,
- Abstract要約: 材料の基礎モデルの自己教師型マルチモーダルトレーニングを可能にするマルチモーダル・ラーニング・フォー・マテリアル(MultiMat)を紹介した。
複数の軸上のMaterial Projectデータベースからのデータを用いてフレームワークの可能性を示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.088141878605941
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Artificial intelligence is transforming computational materials science, improving the prediction of material properties, and accelerating the discovery of novel materials. Recently, publicly available material data repositories have grown rapidly. This growth encompasses not only more materials, but also a greater variety and quantity of their associated properties. Existing machine learning efforts in materials science focus primarily on single-modality tasks, i.e., relationships between materials and a single physical property, thus not taking advantage of the rich and multimodal set of material properties. Here, we introduce Multimodal Learning for Materials (MultiMat), which enables self-supervised multi-modality training of foundation models for materials. We demonstrate our framework's potential using data from the Materials Project database on multiple axes: (i) MultiMat achieves state-of-the-art performance for challenging material property prediction tasks; (ii) MultiMat enables novel and accurate material discovery via latent space similarity, enabling screening for stable materials with desired properties; and (iii) MultiMat encodes interpretable emergent features that may provide novel scientific insights.
- Abstract(参考訳): 人工知能は、計算材料科学を変革し、材料特性の予測を改善し、新しい物質の発見を加速している。
近年,資料データリポジトリが急速に普及している。
この成長は、より多くの材料だけでなく、関連する特性の多様性と量も含む。
既存の材料科学における機械学習の取り組みは、主に単一モダリティのタスク、すなわち材料と単一の物理的性質の関係に焦点を当てており、リッチでマルチモーダルな素材特性の集合を生かしていない。
本稿では,材料の基礎モデルの自己教師型マルチモーダルトレーニングを可能にする,材料のためのマルチモーダル学習(MultiMat)について紹介する。
複数の軸上のMaterial Projectデータベースからのデータを用いて、我々のフレームワークの可能性を示す。
(i)MultiMatは、材料特性予測タスクの最先端のパフォーマンスを達成する。
(二)MultiMatは、遅延空間類似性による新規かつ正確な材料発見を可能にし、所望の特性を有する安定した材料をスクリーニングすることができる。
3)MultiMatは、新しい科学的洞察を提供する可能性のある解釈可能な創発的特徴を符号化する。
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