Fugu-MT 論文翻訳(概要): Establishing Deep InfoMax as an effective self-supervised learning methodology in materials informatics

論文の概要: Establishing Deep InfoMax as an effective self-supervised learning methodology in materials informatics

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00671v1
Date: Sun, 30 Jun 2024 11:33:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-04 02:07:11.763664
Title: Establishing Deep InfoMax as an effective self-supervised learning methodology in materials informatics
Title（参考訳）: 材料情報学における効果的な自己教師型学習方法論としてのDeep InfoMaxの確立
Authors: Michael Moran, Vladimir V. Gusev, Michael W. Gaultois, Dmytro Antypov, Matthew J. Rosseinsky,
Abstract要約: Deep InfoMaxは、材料情報処理のための自己教師型機械学習フレームワークである。 Deep InfoMaxは、結晶の点集合(またはグラフ)表現と下流学習に適したベクトル表現との相互情報を最大化する。本稿では,Site-Netアーキテクチャ上で実装されたDeep InfoMaxプリトレーニングの利点について検討し,下流特性予測モデルの性能向上を図る。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The scarcity of property labels remains a key challenge in materials informatics, whereas materials data without property labels are abundant in comparison. By pretraining supervised property prediction models on self-supervised tasks that depend only on the "intrinsic information" available in any Crystallographic Information File (CIF), there is potential to leverage the large amount of crystal data without property labels to improve property prediction results on small datasets. We apply Deep InfoMax as a self-supervised machine learning framework for materials informatics that explicitly maximises the mutual information between a point set (or graph) representation of a crystal and a vector representation suitable for downstream learning. This allows the pretraining of supervised models on large materials datasets without the need for property labels and without requiring the model to reconstruct the crystal from a representation vector. We investigate the benefits of Deep InfoMax pretraining implemented on the Site-Net architecture to improve the performance of downstream property prediction models with small amounts (<10^3) of data, a situation relevant to experimentally measured materials property databases. Using a property label masking methodology, where we perform self-supervised learning on larger supervised datasets and then train supervised models on a small subset of the labels, we isolate Deep InfoMax pretraining from the effects of distributional shift. We demonstrate performance improvements in the contexts of representation learning and transfer learning on the tasks of band gap and formation energy prediction. Having established the effectiveness of Deep InfoMax pretraining in a controlled environment, our findings provide a foundation for extending the approach to address practical challenges in materials informatics.
Abstract（参考訳）: 資産ラベルの不足は、材料情報学において重要な課題であり、一方、資産ラベルのない資料データは、比較に富んでいる。結晶情報ファイル(CIF)で利用可能な「本質的な情報」にのみ依存する自己教師型タスクにおける教師付き特性予測モデルを事前学習することにより、プロパティラベルなしで大量の結晶データを活用することで、小さなデータセットのプロパティ予測結果を改善することができる。本稿では,結晶の点集合(あるいはグラフ)表現と下流学習に適したベクトル表現との相互情報を明示的に最大化する材料情報処理のための,自己教師型機械学習フレームワークとしてDeep InfoMaxを適用した。これにより、プロパティラベルを必要とせず、表現ベクトルから結晶を再構築する必要もない、大きな材料データセット上の教師付きモデルの事前トレーニングが可能になる。本研究では,Site-Netアーキテクチャに実装したDeep InfoMaxプリトレーニングによるデータ量(10^3)の下流特性予測モデルの性能向上について検討する。プロパティラベルマスキング手法を用いて、より大きな教師付きデータセットで自己教師付き学習を行い、ラベルの小さなサブセットで教師付きモデルを訓練し、分散シフトの影響からDeep InfoMaxを事前訓練する。本稿では,バンドギャップと生成エネルギー予測のタスクにおける表現学習と伝達学習の文脈における性能改善を示す。制御された環境下でのDeep InfoMax事前学習の有効性を確立することで,材料情報学における実践的課題に対処するためのアプローチを拡張するための基盤を提供する。

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