論文の概要: Multi-Task Multi-Fidelity Learning of Properties for Energetic Materials

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14488v1
• Date: Wed, 21 Aug 2024 12:54:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-28 18:11:54.239301
• Title: Multi-Task Multi-Fidelity Learning of Properties for Energetic Materials
• Title（参考訳）: エネルギー材料特性のマルチタスク多面的学習
• Authors: Robert J. Appleton, Daniel Klinger, Brian H. Lee, Michael Taylor, Sohee Kim, Samuel Blankenship, Brian C. Barnes, Steven F. Son, Alejandro Strachan,
• Abstract要約: マルチタスクニューラルネットワークは、マルチモーダルデータから学習でき、特定の特性のために訓練されたシングルタスクモデルより優れている。 予想通り、データスカースプロパティでは改善がより重要になります。 このアプローチは、エネルギー材料以外の分野にも広く適用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.8008617873679
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Data science and artificial intelligence are playing an increasingly important role in the physical sciences. Unfortunately, in the field of energetic materials data scarcity limits the accuracy and even applicability of ML tools. To address data limitations, we compiled multi-modal data: both experimental and computational results for several properties. We find that multi-task neural networks can learn from multi-modal data and outperform single-task models trained for specific properties. As expected, the improvement is more significant for data-scarce properties. These models are trained using descriptors built from simple molecular information and can be readily applied for large-scale materials screening to explore multiple properties simultaneously. This approach is widely applicable to fields outside energetic materials.
• Abstract（参考訳）: データサイエンスと人工知能は、物理科学においてますます重要な役割を担っている。 残念なことに、エネルギー的なデータ不足の分野では、MLツールの正確性や適用性さえ制限されている。 データ制限に対処するため、複数の特性に対する実験結果と計算結果の2つのマルチモーダルデータをコンパイルした。 マルチタスクニューラルネットワークは、マルチモーダルデータから学習でき、特定の特性のために訓練されたシングルタスクモデルより優れている。 予想通り、データスカースプロパティでは改善がより重要になります。 これらのモデルは、単純な分子情報から構築された記述子を用いて訓練され、大規模材料スクリーニングに容易に適用でき、同時に複数の特性を探索することができる。 このアプローチは、エネルギー材料以外の分野にも広く適用できる。

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