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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06775v2
• Date: Fri, 21 Mar 2025 05:13:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-24 15:40:09.911994
• 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.186828191026978
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• 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 \textit{ab initio} 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 HiBoFL framework 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}$)の同定に成功している階層型ファンネル学習(HiBoFL)フレームワークを提案する。 数十万のプールから教師なし学習を対象とする数百の教材のみをトレーニングすることにより、超低速な$\kappa_\mathrm{L}$の効率的かつ解釈可能な教師付き予測を実現し、これにより、明確な目的のない大規模ブルートフォース \textit{ab initio}計算を回避できる。 その結果、潜在的な熱電応用のための超低い$\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。 このHiBoFLフレームワークは、機能性物質の発見を加速するための新しい実用的な経路を提供する。

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