論文の概要: Improving Performance Prediction of Electrolyte Formulations with Transformer-based Molecular Representation Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19792v1
• Date: Fri, 28 Jun 2024 09:55:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 17:10:02.991626
• Title: Improving Performance Prediction of Electrolyte Formulations with Transformer-based Molecular Representation Model
• Title（参考訳）: 変圧器を用いた分子表現モデルによる電解質製剤の性能予測
• Authors: Indra Priyadarsini, Vidushi Sharma, Seiji Takeda, Akihiro Kishimoto, Lisa Hamada, Hajime Shinohara,
• Abstract要約: 本稿では, 変圧器を用いた分子表現モデルを用いて, 電解質の表現を効果的かつ効率的に取得する手法を提案する。 提案手法の性能を2つの電池特性予測タスクで評価し, 現状の手法と比較して優れた性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.301136099065666
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Development of efficient and high-performing electrolytes is crucial for advancing energy storage technologies, particularly in batteries. Predicting the performance of battery electrolytes rely on complex interactions between the individual constituents. Consequently, a strategy that adeptly captures these relationships and forms a robust representation of the formulation is essential for integrating with machine learning models to predict properties accurately. In this paper, we introduce a novel approach leveraging a transformer-based molecular representation model to effectively and efficiently capture the representation of electrolyte formulations. The performance of the proposed approach is evaluated on two battery property prediction tasks and the results show superior performance compared to the state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 効率よく高性能な電解質の開発は、特に電池におけるエネルギー貯蔵技術の進歩に不可欠である。 電池電解質の性能予測は、個々の成分間の複雑な相互作用に依存する。 したがって、これらの関係を適切に捉え、定式化の堅牢な表現を形成する戦略は、機械学習モデルと統合して特性を正確に予測するために不可欠である。 本稿では, 変圧器を用いた分子表現モデルを用いて, 電解質の表現を効果的かつ効率的に取得する手法を提案する。 提案手法の性能を2つの電池特性予測タスクで評価し, 現状の手法と比較して優れた性能を示した。

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