論文の概要: Accelerating superconductor discovery through tempered deep learning of
the electron-phonon spectral function
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16611v1
- Date: Mon, 29 Jan 2024 22:44:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-31 16:54:25.065585
- Title: Accelerating superconductor discovery through tempered deep learning of
the electron-phonon spectral function
- Title（参考訳）: 電子-フォノンスペクトル関数の深層学習による超伝導体発見の加速
- Authors: Jason B. Gibson, Ajinkya C. Hire, Philip M. Dee, Oscar Barrera,
Benjamin Geisler, Peter J. Hirschfeld, Richard G. Hennig
- Abstract要約: 深層学習モデルを用いて電子フォノンスペクトル関数, $alpha2F(omega)$を予測する。
次に、サイトが提案するフォノン密度状態のドメイン知識を組み込んで、モデルのノード属性に帰納バイアスを課し、予測を強化する。
この方法の革新は、MAEを0.18、29K、28Kに減少させ、それぞれ2.1KのMAEを$T_c$とする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Integrating deep learning with the search for new electron-phonon
superconductors represents a burgeoning field of research, where the primary
challenge lies in the computational intensity of calculating the
electron-phonon spectral function, $\alpha^2F(\omega)$, the essential
ingredient of Midgal-Eliashberg theory of superconductivity. To overcome this
challenge, we adopt a two-step approach. First, we compute $\alpha^2F(\omega)$
for 818 dynamically stable materials. We then train a deep-learning model to
predict $\alpha^2F(\omega)$, using an unconventional training strategy to
temper the model's overfitting, enhancing predictions. Specifically, we train a
Bootstrapped Ensemble of Tempered Equivariant graph neural NETworks (BETE-NET),
obtaining an MAE of 0.21, 45 K, and 43 K for the Eliashberg moments derived
from $\alpha^2F(\omega)$: $\lambda$, $\omega_{\log}$, and $\omega_{2}$,
respectively, yielding an MAE of 2.5 K for the critical temperature, $T_c$.
Further, we incorporate domain knowledge of the site-projected phonon density
of states to impose inductive bias into the model's node attributes and enhance
predictions. This methodological innovation decreases the MAE to 0.18, 29 K,
and 28 K, respectively, yielding an MAE of 2.1 K for $T_c$. We illustrate the
practical application of our model in high-throughput screening for high-$T_c$
materials. The model demonstrates an average precision nearly five times higher
than random screening, highlighting the potential of ML in accelerating
superconductor discovery. BETE-NET accelerates the search for high-$T_c$
superconductors while setting a precedent for applying ML in materials
discovery, particularly when data is limited.
- Abstract（参考訳）: 深層学習と新しい電子フォノン超伝導体の探索を融合させることは、電子フォノンスペクトル関数を計算する計算強度の第一の課題である$\alpha^2F(\omega)$は、超伝導のミッドガル・エリシュベルグ理論の重要な要素である。
この課題を克服するために、我々は2段階のアプローチを採用する。
まず,818種類の動的安定材料に対して$\alpha^2f(\omega)$を計算する。
次に、モデルの過剰フィットを抑止する非慣習的なトレーニング戦略を使用して、ディープラーニングモデルをトレーニングして、$\alpha^2f(\omega)$を予測します。
具体的には、ブートストラップされた等価グラフニューラルネットワーク(bete-net)のアンサンブルを訓練し、$\alpha^2f(\omega)$:$\lambda$、$\omega_{\log}$、$\omega_{2}$から派生したeliashbergモーメントに対して、0.21、45k、43kのmaeを得る。
さらに,モデルノード属性に帰納的バイアスを課すため,サイトプロジェクションフォノン密度状態のドメイン知識を取り入れ,予測性を高める。
この方法の革新により、MAEはそれぞれ0.18、29K、28Kに減少し、MAEは2.1KでT_c$となる。
本稿では,高t_c$材料の高スループットスクリーニングにおけるモデルの適用例を示す。
このモデルはランダムスクリーニングの約5倍の精度を示し、超伝導体発見の加速におけるMLの可能性を強調している。
BETE-NETは、特にデータに制限がある場合、材料発見にMLを適用する先例を設定しながら、高いT_c$超伝導体の探索を加速する。
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