論文の概要: UniMat: Unifying Materials Embeddings through Multi-modal Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08664v1
- Date: Wed, 13 Nov 2024 14:55:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-14 16:10:11.472493
- Title: UniMat: Unifying Materials Embeddings through Multi-modal Learning
- Title（参考訳）: UniMat: マルチモーダル学習による材料埋め込み
- Authors: Janghoon Ock, Joseph Montoya, Daniel Schweigert, Linda Hung, Santosh K. Suram, Weike Ye,
- Abstract要約: 材料科学における最も重要なモダリティを統一する上で,多モーダル学習(アライメントと融合)の手法を評価する。
構造グラフのモダリティはXRDパターンと整合することで向上できることを示す。
また、XRDパターンやコンポジションなどの実験的に利用できるデータフォーマットの整列と融合により、より堅牢な関節埋め込みが実現可能であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Materials science datasets are inherently heterogeneous and are available in different modalities such as characterization spectra, atomic structures, microscopic images, and text-based synthesis conditions. The advancements in multi-modal learning, particularly in vision and language models, have opened new avenues for integrating data in different forms. In this work, we evaluate common techniques in multi-modal learning (alignment and fusion) in unifying some of the most important modalities in materials science: atomic structure, X-ray diffraction patterns (XRD), and composition. We show that structure graph modality can be enhanced by aligning with XRD patterns. Additionally, we show that aligning and fusing more experimentally accessible data formats, such as XRD patterns and compositions, can create more robust joint embeddings than individual modalities across various tasks. This lays the groundwork for future studies aiming to exploit the full potential of multi-modal data in materials science, facilitating more informed decision-making in materials design and discovery.
- Abstract（参考訳）: 材料科学データセットは本質的に異質であり、キャラクタリゼーションスペクトル、原子構造、顕微鏡画像、テキストベースの合成条件など様々なモードで利用可能である。
マルチモーダル学習の進歩は、特に視覚や言語モデルにおいて、様々な形式でデータを統合するための新たな道を開いた。
本研究では、原子構造、X線回折パターン(XRD)、組成など、材料科学において最も重要なモダリティを統一する上で、多モーダル学習(アライメントと融合)における一般的な手法を評価する。
構造グラフのモダリティはXRDパターンと整合することで向上できることを示す。
さらに、XRDパターンやコンポジションなどの実験的に利用できるデータフォーマットの整列と融合により、様々なタスクにおける個々のモダリティよりも堅牢なジョイント埋め込みが実現可能であることを示す。
これは、材料科学におけるマルチモーダルデータの潜在能力を最大限に活用し、材料設計と発見においてより深い意思決定を促進することを目的とした将来の研究の基盤となる。
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