論文の概要: Hierarchy-Boosted Funnel Learning for Identifying Semiconductors with Ultralow Lattice Thermal Conductivity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06775v1
• Date: Sun, 12 Jan 2025 11:03:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 14:21:11.227035
• Title: Hierarchy-Boosted Funnel Learning for Identifying Semiconductors with Ultralow Lattice Thermal Conductivity
• Title（参考訳）: 超低格子熱伝導率半導体の階層ブーストファンネル学習
• Authors: Mengfan Wu, Shenshen Yan, Jie Ren,
• Abstract要約: 超低格子熱伝導率半導体(Kappa_mathrmL$)の同定に成功している階層型ファンネル学習(HiBoFL)フレームワークを提案する。 数十万のプールから教師なし学習を対象とする数百の教材をトレーニングすることにより、超低値のKappa_mathrmL$の効率的かつ解釈可能な教師付き予測を実現する。 その結果、潜在的な熱電応用のために、超低い$kappa_mathrmL$の候補のリストを提供し、大きな影響を及ぼす新しい因子を発見する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.186828191026978
• License:
• Abstract: Data-driven machine learning (ML) has demonstrated tremendous potential in material property predictions. However, the scarcity of materials data with costly property labels in the vast chemical space presents a significant challenge for ML in efficiently predicting properties and uncovering structure-property relationships. Here, we propose a novel hierarchy-boosted funnel learning (HiBoFL) framework, which is successfully applied to identify semiconductors with ultralow lattice thermal conductivity ($\kappa_\mathrm{L}$). By training on only a few hundred materials targeted by unsupervised learning from a pool of hundreds of thousands, we achieve efficient and interpretable supervised predictions of ultralow $\kappa_\mathrm{L}$, thereby circumventing large-scale brute-force calculations without clear objectives. As a result, we provide a list of candidates with ultralow $\kappa_\mathrm{L}$ for potential thermoelectric applications and discover a new factor that significantly influences structural anharmonicity. This study offers a novel practical pathway for accelerating the discovery of functional materials.
• Abstract（参考訳）: データ駆動機械学習(ML)は、材料特性予測において大きな可能性を実証している。 しかし、膨大な化学領域における高価な特性ラベルを持つ材料データの不足は、MLが効率よく特性を予測し、構造とプロパティの関係を明らかにする上で大きな課題となる。 本稿では,超低格子熱伝導度半導体(\kappa_\mathrm{L}$)の同定に成功している階層型ファンネル学習(HiBoFL)フレームワークを提案する。 数十万のプールから教師なし学習を対象とする数百の教材をトレーニングすることにより、超低値の$\kappa_\mathrm{L}$の効率的かつ解釈可能な教師付き予測を実現し、明確な目的を持たずに大規模なブルートフォース計算を回避した。 その結果、潜在的な熱電応用のための超低い$\kappa_\mathrm{L}$の候補のリストを提供し、構造的不調和性に大きな影響を及ぼす新しい因子を発見する。 本研究は,機能性材料の発見を加速するための新しい実践的経路を提供する。

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