論文の概要: Predicting and Interpreting Energy Barriers of Metallic Glasses with Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08627v3
• Date: Wed, 4 Sep 2024 03:53:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-07 04:11:38.720066
• Title: Predicting and Interpreting Energy Barriers of Metallic Glasses with Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークによる金属ガラスのエネルギーバリアの予測と解釈
• Authors: Haoyu Li, Shichang Zhang, Longwen Tang, Mathieu Bauchy, Yizhou Sun,
• Abstract要約: 金属ガラス(英: Metallic Glasss, MGs)は、プラスチックとして成形されながら鋼より強度が高い広く用いられる材料である。 グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて、MGをモデル化し、EBを研究する。 本稿では,EB予測のための新しいデータセットと,予測においてE(3)不変である新しいSymmetrized GNN(SymGNN)モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.33075223431487
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Metallic Glasses (MGs) are widely used materials that are stronger than steel while being shapeable as plastic. While understanding the structure-property relationship of MGs remains a challenge in materials science, studying their energy barriers (EBs) as an intermediary step shows promise. In this work, we utilize Graph Neural Networks (GNNs) to model MGs and study EBs. We contribute a new dataset for EB prediction and a novel Symmetrized GNN (SymGNN) model that is E(3)-invariant in expectation. SymGNN handles invariance by aggregating over orthogonal transformations of the graph structure. When applied to EB prediction, SymGNN are more accurate than molecular dynamics (MD) local-sampling methods and other machine-learning models. Compared to precise MD simulations, SymGNN reduces the inference time on new MGs from roughly 41 days to less than one second. We apply explanation algorithms to reveal the relationship between structures and EBs. The structures that we identify through explanations match the medium-range order (MRO) hypothesis and possess unique topological properties. Our work enables effective prediction and interpretation of MG EBs, bolstering material science research.
• Abstract（参考訳）: 金属ガラス(英: Metallic Glasss, MGs)は、プラスチックとして成形されながら鋼より強度が高い広く用いられる材料である。 物質科学において、MGの構造と優位性の関係を理解することは依然として困難であるが、そのエネルギー障壁(EB)を中間的なステップとして研究することは、有望であることを示している。 本研究では,グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いてMGをモデル化し,EBを研究する。 本稿では,EB予測のための新しいデータセットと,予測においてE(3)不変である新しいSymmetrized GNN(SymGNN)モデルを提案する。 SymGNNは、グラフ構造の直交変換を集約することで不変性を処理する。 EB予測に適用した場合、SymGNNは分子動力学(MD)の局所サンプリング法や他の機械学習モデルよりも正確である。 正確なMDシミュレーションと比較すると、SymGNNは新しいMGの推測時間を約41日から1秒未満に短縮する。 構造とEBの関係を明らかにするために,説明アルゴリズムを適用した。 私たちが説明を通じて特定する構造は、中距離次数(MRO)仮説と一致し、独自の位相特性を持つ。 本研究は,物質科学研究を活性化するMG EBの効果的な予測と解釈を可能にする。

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