Fugu-MT 論文翻訳(概要): Adaptive Catalyst Discovery Using Multicriteria Bayesian Optimization with Representation Learning

論文の概要: Adaptive Catalyst Discovery Using Multicriteria Bayesian Optimization with Representation Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12445v1
Date: Thu, 18 Apr 2024 18:11:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-22 17:04:06.778458
Title: Adaptive Catalyst Discovery Using Multicriteria Bayesian Optimization with Representation Learning
Title（参考訳）: 表現学習を用いた多基準ベイズ最適化を用いた適応触媒発見
Authors: Jie Chen, Pengfei Ou, Yuxin Chang, Hengrui Zhang, Xiao-Yan Li, Edward H. Sargent, Wei Chen,
Abstract要約: 高性能触媒は、持続可能なエネルギー変換と人間の健康に不可欠である。触媒の発見は、巨大で高次元の構造と合成空間をナビゲートするための効率的なアプローチがないため、課題に直面している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 17.00084254889438
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: High-performance catalysts are crucial for sustainable energy conversion and human health. However, the discovery of catalysts faces challenges due to the absence of efficient approaches to navigating vast and high-dimensional structure and composition spaces. In this study, we propose a high-throughput computational catalyst screening approach integrating density functional theory (DFT) and Bayesian Optimization (BO). Within the BO framework, we propose an uncertainty-aware atomistic machine learning model, UPNet, which enables automated representation learning directly from high-dimensional catalyst structures and achieves principled uncertainty quantification. Utilizing a constrained expected improvement acquisition function, our BO framework simultaneously considers multiple evaluation criteria. Using the proposed methods, we explore catalyst discovery for the CO2 reduction reaction. The results demonstrate that our approach achieves high prediction accuracy, facilitates interpretable feature extraction, and enables multicriteria design optimization, leading to significant reduction of computing power and time (10x reduction of required DFT calculations) in high-performance catalyst discovery.
Abstract（参考訳）: 高性能触媒は、持続可能なエネルギー変換と人間の健康に不可欠である。しかし、触媒の発見は、巨大で高次元の構造と合成空間をナビゲートするための効率的なアプローチが存在しないため、課題に直面している。本研究では,密度汎関数理論 (DFT) とベイズ最適化 (BO) を組み合わせた高スループット計算触媒スクリーニング手法を提案する。 BOフレームワーク内では、高次元触媒構造から直接自動表現学習が可能で、原理化された不確実性定量化を実現する、不確実性を考慮した原子性機械学習モデルUPNetを提案する。制約付き改善獲得関数を利用することで、BOフレームワークは複数の評価基準を同時に検討する。提案手法を用いて,CO2還元反応の触媒発見について検討した。その結果, 提案手法は高い予測精度を実現し, キャラクタブルな特徴抽出を容易にし, マルチクレーター設計の最適化を実現し, 高速触媒発見における計算能力と時間(DFT計算の10倍)の大幅な削減を実現した。

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