論文の概要: A Universal Deep Learning Framework for Materials X-ray Absorption Spectra

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19552v2
• Date: Wed, 13 Nov 2024 17:12:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-14 19:25:12.520160
• Title: A Universal Deep Learning Framework for Materials X-ray Absorption Spectra
• Title（参考訳）: 材料X線吸収スペクトルの普遍的深層学習フレームワーク
• Authors: Shubha R. Kharel, Fanchen Meng, Xiaohui Qu, Matthew R. Carbone, Deyu Lu,
• Abstract要約: X線吸収分光法(XAS)は、吸収する原子の局所的な化学的環境を調べるための強力な特徴付け技術である。 我々は、XAS予測のための一連の伝達学習アプローチを含むフレームワークを提案し、それぞれが精度と効率の向上に寄与する。 提案手法は,XASモデリングのスループットを第1原理シミュレーションに比べて桁違いに向上させ,より広い範囲の要素に対するXAS予測に拡張可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6291443816903801
• License:
• Abstract: X-ray absorption spectroscopy (XAS) is a powerful characterization technique for probing the local chemical environment of absorbing atoms. However, analyzing XAS data presents significant challenges, often requiring extensive, computationally intensive simulations, as well as significant domain expertise. These limitations hinder the development of fast, robust XAS analysis pipelines that are essential in high-throughput studies and for autonomous experimentation. We address these challenges with OmniXAS, a framework that contains a suite of transfer learning approaches for XAS prediction, each contributing to improved accuracy and efficiency, as demonstrated on K-edge spectra database covering eight 3d transition metals (Ti-Cu). The OmniXAS framework is built upon three distinct strategies. First, we use M3GNet to derive latent representations of the local chemical environment of absorption sites as input for XAS prediction, achieving up to order-of-magnitude improvements over conventional featurization techniques. Second, we employ a hierarchical transfer learning strategy, training a universal multi-task model across elements before fine-tuning for element-specific predictions. Models based on this cascaded approach after element-wise fine-tuning outperform element-specific models by up to 69%. Third, we implement cross-fidelity transfer learning, adapting a universal model to predict spectra generated by simulation of a different fidelity with a higher computational cost. This approach improves prediction accuracy by up to 11% over models trained on the target fidelity alone. Our approach boosts the throughput of XAS modeling by orders of magnitude versus first-principles simulations and is extendable to XAS prediction for a broader range of elements. This transfer learning framework is generalizable to enhance deep-learning models that target other properties in materials research.
• Abstract（参考訳）: X線吸収分光法(XAS)は、吸収する原子の局所的な化学的環境を調べるための強力な特徴付け技術である。 しかしながら、XASデータの解析は大きな課題を示し、しばしば広範囲で計算集約的なシミュレーションと重要なドメインの専門知識を必要とする。 これらの制限は、高速で堅牢なXAS分析パイプラインの開発を妨げる。 これらの課題に,XAS予測のための一連の伝達学習アプローチを含むフレームワークであるOmniXASで対処し,K-edge Spectraデータベース上では8つの3d遷移金属(Ti-Cu)をカバーし,精度と効率の向上に寄与する。 OmniXASフレームワークは3つの異なる戦略に基づいて構築されている。 まず,M3GNetを用いて,吸収部位の局所化学環境の潜在的表現をXAS予測の入力として導出し,従来の工法よりも高次化を達成している。 第二に、我々は階層的な伝達学習戦略を採用し、要素ごとの予測を微調整する前に、要素間で普遍的なマルチタスクモデルを訓練する。 このケースケードアプローチに基づくモデルでは、要素ごとに微調整された要素固有モデルが最大69%向上する。 第3に,異なる忠実度を計算コストの高いシミュレーションにより生成したスペクトルを予測するために,普遍モデルを適用したクロスフィデリティ変換学習を実装した。 このアプローチは、ターゲット忠実度だけで訓練されたモデルよりも、予測精度を最大11%向上させる。 提案手法は,XASモデリングのスループットを第1原理シミュレーションに比べて桁違いに向上させ,より広い範囲の要素に対するXAS予測に拡張可能である。 この伝達学習フレームワークは、材料研究における他の特性をターゲットにしたディープラーニングモデルを強化するために一般化可能である。

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