論文の概要: Compositional Representation of Polymorphic Crystalline Materials

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.13289v2
• Date: Sun, 08 Dec 2024 00:35:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 23:11:43.383808
• Title: Compositional Representation of Polymorphic Crystalline Materials
• Title（参考訳）: 多形結晶材料の組成表現
• Authors: Namkyeong Lee, Heewoong Noh, Gyoung S. Na, Jimeng Sun, Tianfan Fu, Marinka Zitnik, Chanyoung Park,
• Abstract要約: PCRLは,構成の確率論的モデリングを用いて,利用可能な構造情報から多型を抽出する手法である。 16のデータセットに対する広範囲な評価は、構成表現の学習におけるPCRLの有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.80318252233511
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning (ML) has seen promising developments in materials science, yet its efficacy largely depends on detailed crystal structural data, which are often complex and hard to obtain, limiting their applicability in real-world material synthesis processes. An alternative, using compositional descriptors, offers a simpler approach by indicating the elemental ratios of compounds without detailed structural insights. However, accurately representing materials solely with compositional descriptors presents challenges due to polymorphism, where a single composition can correspond to various structural arrangements, creating ambiguities in its representation. To this end, we introduce PCRL, a novel approach that employs probabilistic modeling of composition to capture the diverse polymorphs from available structural information. Extensive evaluations on sixteen datasets demonstrate the effectiveness of PCRL in learning compositional representation, and our analysis highlights its potential applicability of PCRL in material discovery. The source code for PCRL is available at https://github.com/Namkyeong/PCRL.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)は材料科学において有望な発展を遂げてきたが、その有効性は結晶構造に関する詳細なデータに大きく依存している。 構成記述子を用いる別の方法は、詳細な構造的な洞察なしに化合物の元素比を示すことによって、より単純なアプローチを提供する。 しかし、構成記述子のみで正確に表現された材料は、単一の構成が様々な構造的配置に対応し、その表現の曖昧さを生じさせる多型に起因する課題を提示する。 そこで本研究では,構成の確率論的モデリングを応用し,利用可能な構造情報から多型を抽出するPCRLを提案する。 16のデータセットを総合的に評価した結果, PCRLが構成表現の学習に有効であることが示され, 材料発見におけるPCRLの有効性が示唆された。 PCRLのソースコードはhttps://github.com/Namkyeong/PCRLで入手できる。

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